隨時更新———個人喜歡的關於模式識別、機器學習、推薦系統、圖像特征、深度學習、數值計算、目標跟蹤等方面個人主頁及博客
目標檢測、識別、分類、特征點的提取
David Lowe:Sift算法的發明者,天才。
Rob Hess:sift的源代碼OpenSift的作者,個人主頁上有openSift的下載鏈接。Opencv中sift的實現。也是參考這個。
Koen van de Sande:作者給出了sift,densesift,colorsift等等經常使用的特征點程序。輸出格式見個人主頁說明,當然這個特征點的算法,在Opencv中都有實現。
Ivan Laptev:作者給出了物體檢測等方面豐富C\C++源代碼,及部分訓練好的檢測器(包含汽車,行人,摩托車,馬,貓臉的檢測器)。
Navneet Dalal:HOG算子的作者,個人主頁上有他本人的博士論文,寫的異常精彩,還有HOG源代碼鏈接,當然強大的Opencv已經復現了一遍。
Anna Bosch:PHOG算法的作者及源代碼。
Carl Vondrick:作者主頁上呈現了兩個非常好的項目Video Annotation Tool(視頻標註)和iHOG。iHOG非常有意思的解釋了,為什麽HOG算法會誤判的原因。哇!
哇!
精彩!
Antonio Torralba:場景識別GIST算子(Matlab)的作者。當然個人主頁張還有sift folow等等源代碼,偷著樂吧。Gist的C代碼。
Svetlana Lazebnik:空間金字塔匹配的作者。個人主頁上有物體檢測和識別的豐富源代碼。
Kristen Grauman:2011年的marr prize的得主。美女,源代碼libpmk的作者。個人主頁還有其它物體檢測和識別的文檔和源代碼。
Pablo F. Alcantarilla:kaze和akaze特征點的作者,據說比sift要好,作者的個人主頁上給出了這兩種特征點的C++代碼,高興啊!
Pedro Felzenszwalb:近幾年的物體識別競賽,大都是依據他的源代碼的框架。Discriminatively trained deformable part models。直到2012年。該算法的版本號是5,作者個人主頁上有鏈接。
Opencv中。有該算法的復現,可是,沒有訓練的部分,僅僅有檢測的部分。latentsvmdetector。
在\opencv\sources\samples\cpp目錄中,有一個latentsvm_multidetect.cpp文件。搭好環境,執行,然後,準備好圖片(http://pascallin.ecs.soton.ac.uk/challenges/VOC/)和常見的20種分類器:
就能夠做物體檢測了。
沙發檢測 自行車檢測
貓檢測 汽車檢測
其它物體的檢測,就不一一列舉了。
Deva Ramanan:Histograms of Sparse Codes(HSC)算法的第二作者,作者的個人主頁上有除了物體識別檢測,還有幾個跟蹤算法的源代碼。
Xiaofeng Ren:Histograms of Sparse Codes(HSC)算法的第一作者,作者的個人主頁有豐富的源代碼。
Ce Liu:Siftflow算法的作者,個人主頁上具有其它算法的源代碼。
Derek Hoiem:(非常喜歡)個人主頁有物體識別,檢測的源代碼,並且有Logistic Regression of Adaboost源代碼,並且個人主頁上有非常多他的學生的個人主頁鏈接。
Sergey Karayev:作者的個人主頁上有基於顏色的圖像檢索,目標識別的研究成果。
Aditya Khosla:作者研究興趣是人的行為檢測,目標識別,等。
Ming-Ming Cheng:(mmcheng.net)
關註論文《BING: Binarized Normed Gradients for Objectness Estimation at 300fps》
Boris Babenko:還沒開始看
Juergen Gall:hough forest的作者
Kaiming He:darkchannel的作者
Timo Ojala:LBP特征的作者
Cewu Lu:CVPR2014,晴天陰天的識別
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另一些沒細致看:非常多源代碼
Yangqing Jia
Aaron Hertzmann
Alexei (Alyosha) Efros
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圖像切割:
Pablo Arbelaez
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圖像檢索、特征點匹配:
Yossi Rubner:(這個個人主頁鏈接可能打不開,百度這個網址http://ai.stanford.edu/~rubner/依據提示打開就能夠了)圖像檢索EMD距離的原作者。作者給出了C源代碼。Opencv中給出了復現,詳細能夠參看這篇文章。
Ofir Pele:EMD距離的改進,作者個人主頁上給出了源代碼(C++\Matlab)。
Haibin Ling:EMD_L1算法的作者。並且作者給我C++代碼
Qin Lv:美女教師,對EMD的應用解說的非常好
VisualSEEK
顏色信息:
A Data Set for Fuzzuy Color Naming
Joost van de Weujer
Joost van de Weujer
Inderjit S. Dhillon
JianChao Yang
Rahat Khan:《Discriminative Color Descriptor》的作者
Robert Benavente:color naming TSEmodel
Graphics Gems Repository
色差公式
圖像其它算法
Jiaya Jia:香港大學,發明的圖像去模糊算法。處於世界率先水平,個人主頁上有豐富的源代碼。超級喜歡。
Mohamed Aly:這個個人主頁是無意中發現的。他研究了公路上各種直線(斑馬線等)等的檢測。並給出了源代碼。
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人工智能博客:
Utkarsh:這個博客裏寫了好多關於OpenCV的項目,是一個非常好的學習資源。
Sebastian Montabone:作者寫了一些非常好的資料。
鉛筆素描:
Henry Kang
Sven Olsen
ilab
LIC
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機器學習及並行機器學習、模式識別:
dlib:人臉識別
Rakesh Agrawal:關聯規則算法的原作者
Ramakrishnan Srikant :關聯規則算法的原作者
Andrew Ng:谷歌大腦之父。是斯坦福大學科學系和電子工程系副教授,人工智能實驗室主任。吳恩達是人工智能和機器學習領域國際上最權威的學者之中的一個。
吳恩達也是在線教育平臺Coursera的聯合創始人(withDaphne Koller)。
他的機器學習公開課:網易機器學習公開課。
聽一位大師,講數學,原來是如此生動!
並配有機器學習講義。看完。之後,會對機器學習算法的認識有一個質的飛越。
Edward Chang:我是在吳軍老師的《數學之美》中看到張智威老師,攻克了並行SVD算法,可是,如今還沒有不論什麽關於這方面的資料。張智威老師的個人主頁上,給出了關於並行支持向量機的算法,有一篇文章的符號,有一點混亂,我在這裏給出了又一次的計算和梳理。
Andrea Vedaldi:vlfeat源代碼的管理者之中的一個,它最近寫的關於支持向量機的文章非常是喜歡,作者個人主頁提供非常豐富的Matlab和C源代碼。
Ashesh Jain:作者的研究興趣是機器學習和凸優化。作者的個人主頁上有支持向量機的多核學習(Multiple Kernel Learning)源代碼。
Lin Chih-Jen:公認的最好的支持向量機開源libsvm,能夠非常好做Mercer Kernel做擴展,我加入經常使用11個Mercer核,並加在了libsvm中。推薦系統源代碼libmf。
非負矩陣分解源代碼NMF。
Journal of Machine Learning Research:在線提供了非常多的機器學習論文及源代碼。個人非常喜歡。
Martin Ester:基於密度的聚類算法DBSCAN的作者。作者主頁上有他的全部著作。
Department of Computer Science Database Systems Group:聚類
Jiawei Han:關聯規則算法之FP_tree的作者
Geoffrey E. Hinton:Deep Learning(無需多說)
Josef Sivic:PLSA的源代碼
Thomas Hofmann:PLSA的原作者
David M. Blei:LDA的作者。作者提供源代碼
gustau camps-valls:libsvm有關。還沒看
Andrew I. Schein:LogisticPCA的作者
Boost家族:
Yoav Freund:AdaBoost算法的作者主頁
Jerome H. Friedman:LogitBoost和 Gradient Boost回歸算法的作者主頁。並有這些算法的R語言源代碼。
《Stochastic Gradient Boosting》
《Greedy Function Approximation: A Gradient Boosting Machine》
《Additive Logistic Regression:a Statistical View of Boosting 》必須打印。認真研究的論文
k-means And Kd-tree
邊緣檢測、圖像濾波、閾值處理
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Eduardo Sim?es Lopes Gastal:多種圖像平滑算法
邊緣算法的比較及Canny源代碼
雙邊濾波
高速雙邊濾波
自適應閾值
http://inf.ufrgs.br/~eslgastal/NonUniformFiltering/
http://www.inf.ufrgs.br/~eslgastal/AdaptiveManifolds/Application_Examples/
Raanan Fattal :WLS圖像平滑
Dani Lischinski:最小二乘
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計算機視覺團隊:這三個團隊主頁上,提供了圖像和視頻算法的大量研究成果
DVMM Lab
MCL
CMV HOME
Vision Lab
UCSD
LEAR
Visual Geometry Group
Multimedia Laboratory
SLI
Color Group
computer Vision Lab
LAMP
Spectral Color Research
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USC
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推薦系統:
libFM
Yehuda Koren:Netflix prize 推薦系統算法冠軍成員, SVD++
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數值計算:
LinPack:線性最小二乘。矩陣的神秘值分解等
Lapack:
MinPack:非線性最小二乘
跟蹤算法:
http://research.milanton.de/index.html
跟蹤算法的綜述
SHENGFENG He:LSH
Anton Milan
Jo?o F. Henriques
colorTrack
其它經常使用的圖像處理庫:
Leptonica
Tesseract
運動物體檢測
vibe
IVS(背景建模)綜述
自然語言處理:
譚松波:中文文本分類語料庫
數據的可視化:
D3.js-english
Paper.js
sigmajs
d3.js
神經網絡
神經網絡
基於顏色檢索的參考站點:
https://www.etsy.com/color.php
http://labs.tineye.com/multicolr/
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概率霍夫檢測
Jiri MATAS
http://www.sunshine2k.de/coding/java/Houghtransformation/HoughTransform.html
http://www.keymolen.com/2013/05/hough-transformation-c-implementation.html
深度學習:
CNN-作者
Brandon Amos
隨時更新———個人喜歡的關於模式識別、機器學習、推薦系統、圖像特征、深度學習、數值計算、目標跟蹤等方面個人主頁及博客