图像处理与机具视觉行业分析航天科工

一 行业分析

     
数字图像处理是对图像举行辨析、加工、和拍卖,使其满足视觉、心情以及任何供给的技艺。图像处理是信号处理在图像域上的多少个行使。近来多数的图像是以数字情势 存款和储蓄,由此图像处理很多景观下指数字图像处理。别的,基于光学理论的处理格局还是占据首要的地位。 数字图像处理是信号处理的子类, 其余与电脑科学、人工智能等领域也有细心的涉嫌。 古板的一维信号处理的法子和定义很多还可以直接运用在图像处理上,比如降噪、量化等。然则,图像属于二维信号,和一维信号相比较,它有协调极度的一方面,处 理的法门和角度也截然分歧。当先3/6用来一维信号处理的概念都有其在二维图像信号领域的拉开,它们中的一片段在二维情状下变得十二分复杂。同时图像处理也装有 自己一些新的概念,例如,连通性、旋转不变性,等等。这个概念仅对二维或更高维的景况下才有非日常的意思。图像处理中常用到高速傅立叶变换,因为它能够减小数码处理量和处理时间。

数字图像处理应用在偏下地点 :

拍录及印刷 (Photography and printing)

卫星图像处理 (Satellite imageprocessing)

管管理学图像处理 (Medical image processing)

面孔识别, 特征识别 (Face detection,feature detection, face identification)

显微图像处理 (Microscope imageprocessing)

小车障碍识别 (Car barrier detection)

1.1 行业前景    

     
就自个儿看来,个人觉得图像处理的就业依旧不错的。首先能够把图像看成二维、三维或然更高维的信号,从那个意义上的话,图像处理是全体信号处理内部就业形势最好的,因为你不单要精通(一维)信号处理的基本知识,也要控制图像处理(二维也许高维信号处理)的学问。其次,图像处理是计算机视觉和摄像拍卖的基础,精晓好了图像处理的基本知识,就业时就足以向那么些动向前进。近日的格局识别,超越四分之二也都是图像格局识别。在事实上使用地方,采集的消息很多都以图像音讯,比如指纹、条码、人脸、虹膜、车辆等等。说到应用地方,千万无法忘了历史学图像这一块,要是有艺术学图像处理的背景,去一些医械公司依然医疗软件商店也是情有可原的挑三拣四。图像处理对编制程序的供给比较高,假设编制程序十分厉害,当然就业也多了四个挑选方向,并不一定要局限在图像方向。

1.2 就业趋势

    下边谈谈本人所知晓的局地商店音讯,仅仅是本身所领会到的还是本身所感兴趣的,实际远远不止如此多。

追寻方向

    
基于内容的图像或录制查找是多多益善找寻公司探究的走俏。要想进入那几个圈子,必须有很强的编制程序能力,很好的图像处理和格局识别的背景。需求高待遇自然就正确,如今那方面包车型客车表示公司有微软、google、yahoo和百度,个个鼎鼎大名。

医术图像方向

     
方今在医械方向重点是多少个大商店在竞争,来头都相当的大,当中囊括Simens、GE、飞利浦和OLYMPUS,重要生产CT和MEscortI等诊疗器具。由于医械的首要功效是成像,必然关系到对图像的拍卖,做图像处理的很有机会进来这个铺面。它们在国内都设有研究开发大旨,simens的在香港(Hong Kong)和温哥华,GE和佳能都在新加坡,飞利浦的在麦德林。由于治疗市镇是三个一向不完全开发的商场,而一套医疗装备的价位是十三分高昂的,所以在那个地点的看待都还足以,前景也主持。国内也有局地这么的店堂比如蒙得维的亚安科和迈瑞。

电脑视觉和形式识别方向

     
小编没去调查商量过有什么样公司在做,但毫无疑问不少,比如指纹识别、人脸识别、虹膜识别。还有二个极大的趋向是车牌识别,这些小编倒是知道有3个商家高德威智能交通就像是做的很正确的规范。近期录制监察和控制是三个热点难点,做跟踪和识其余能够在这些势头找到立足之地。

东京法视特位于东京张江高科技(science and technology)园区,在视觉和辨认方面做的不易。香岛的本身也通晓三个公司:大恒和最高,都以以图像作为研究开发的大旨。

录制方向

     
一般的高等学校恐怕商讨所侧重在行业内部的成立和修改以及技术创新方面,而公司则重视在编码解码的硬件完毕地方。一般那一个协作社供给是如数家珍或然通晓MPEG、H.264也许AVS,选取了那么些方向,只要做的还不易,基本就不愁饭碗。由于这不是笔者所感兴趣的大方向,所以那方面包车型大巴信用合作社的音讯小编未曾收集,但平时在各样bbs也许各样招聘网站通常看看。

自身所精晓的五个合营社:HUAWEI和pixelworks

其他

     
其实一般的话,只要提到到成像只怕图像的主干都要图像处理地方的人。比方说一个成像设备,在输出图像在此以前需求对本来图像举行抓实或许去噪处理,存款和储蓄时索要对图像实行压缩,成像之后要求对图像内容开始展览机动分析,那个剧情都以图像处理的范畴。上面罗列部分与图像有关或许招聘时明确表明必要图像处理方面人才的公司:

巴黎豪威集成都电子通信工程高校路有限集团

中芯微

红米法国巴黎研商院

威盛(VIA)

松下

索尼

哈工大同方

三星

抱有与图像(静止或然运动图像)有关的公司都以一种接纳。比如单反相机、显微镜成像、超声成像、工业机器人控制、显示屏、TV、遥感等等,都能够当做谋事趋势。

附:法国巴黎有关图像的信用合作社

外企:
0壹 、  东芝(中夏族民共和国)有限公司 研究开发中央开发部
0② 、  通用电气(GE)医疗集团
03、  微软
04、  SONY
05、  凌阳
0六 、 尼康软件所(新加坡)
0柒 、  富士通(FUJITSU)研发中央有限集团
0捌 、  Samsung电子中中原人民共和国通信商量院
0⑨ 、  NEC中夏族民共和国钻探院
十 、  研究开发种类
1壹 、  德加拉新加坡办事处
1贰 、  适普软件
13、  松下
14、  佳能(CANON)音信技术(东京(Tokyo))有限公司
1伍 、  ITS(中华夏族民共和国)有限集团
重型集团:
0① 、  海湾控制股份公司有限公司
0贰 、  腾讯斟酌院招
0③ 、  复旦方正
0④ 、  哈工业余大学学同方
0⑤ 、  东京方正国际
0陆 、  卓望集团
0⑦ 、  迪瑞公司(新加坡)研究开发中央
0捌 、  快易典科学技术股份有限公司
0玖 、  威视股份
事业单位:
0① 、  中中原人民共和国核工业公司公司
0② 、  船只系统工程部
0叁 、  中国中国科学技术大学学软件切磋所二部
0肆 、  中科院软件所
0⑤ 、  中国中国科学技术大学学自动化所
0六 、  中夏族民共和国兵器工业第①〇八钻探所
0七 、  中华夏族民共和国航天科学技术公司集团
0⑧ 、  中中原人民共和国航天科技(science and technology)公司公司第六研究院
0九 、  综合音信系统技能国家级重点实验室
⑩ 、  国家农业新闻化学工业程技术研商宗旨
1① 、  中中原人民共和国航天科工公司企业飞航技术研讨院
1② 、  铁路局新闻技术核心
1③ 、  中华夏族民共和国航天科工公司第一探究院第③〇七所
1肆 、  中科院生物物理切磋所
1五 、  中华夏族民共和国电子科学和技术公司集团第贰研商所
1⑥ 、  中中原人民共和国船只音信宗旨
1七 、  航天科工卫星技术有限集团
1捌 、  中国中国科学技术大学学电子所
1九 、  中科院总计技术商量所
20、  中华夏族民共和国安全生产科研院
2一 、  中中原人民共和国航天时期电子商行光导纤维惯导项目分公司
2② 、  中华夏族民共和国测算科研院
2叁 、  公安分局第②商量所
2四 、  中中原人民共和国印钞造币总集团
中型小型集团:
0壹 、  新加坡中自邦柯科学技术有限公司
0② 、  日本首都锦恒佳晖小车电子系统有限公司
0三 、  长峰科学技术术工作业公司
0四 、  香岛京天威科学技术发展有限公司招贤岗位
0五 、  新加坡优纳科学和技术有限公司
0⑥ 、  新加坡深拓科技(science and technology)有限公司
0柒 、  永鑫宇恒音信技术
0⑧ 、  黄褐卡软件技术有限公司
0玖 、  中盛信合(香江)科学技术有限集团
⑩ 、  香岛赛尔蒂扶科学技术有限公司
1① 、  北达万坤(新加坡)科学技术发展有限公司
1贰 、  法国巴黎思比科微电子技术有限集团
1③ 、  东京(Tokyo)德韶数码技术有限公司
1四 、  北京天远三维科学技术有限集团
1⑤ 、  航天星图科技(science and technology)(东京)有限公司
1六 、  香岛友通
1⑦ 、  法国首都中盾安民分析技术有限公司
1⑧ 、  新加坡文安科学和技术发展有限公司
1九 、  香港(Hong Kong)华生恒业科技(science and technology)有限集团
20、  北京经纬恒润科学技术有限义务集团
2壹 、  东京伟景行数字城市科学和技术有限集团招聘
2贰 、  东京极明源科学和技术有限集团
2③ 、  新加坡优立慧科新闻技术有限集团
2肆 、  东京(Tokyo)华旗资源音讯数码科技(science and technology)有限集团
2伍 、  东京新加坡航空公司智科技(science and technology)有限义务公司
2陆 、  银河重力
2⑦ 、  北京普赛科学和技术有限公司
2捌 、  香岛德鑫泉科技(science and technology)发展有限公司
2玖 、  法国首都嘉恒中自图像技术有限公司
30、  优加利音信科学技术(东京)技术宗旨
3一 、  巴黎天诚盛业科学和技术有限集团
3贰 、  法国巴黎华胜天成有限公司
3③ 、  法国巴黎威速科技(science and technology)有限公司
3④ 、  江门市蓝韵实业有限公司(东京(Tokyo))
3伍 、  巴黎维深科学技术发展有限义务集团
3⑥ 、  明斯克金山科技(science and technology)(公司)有限公司(新加坡)
3七 、  立异科学和技术(中中原人民共和国)有限公司新加坡分公司
3⑧ 、  香水之都思创贯宇科学和技术开发有限集团
3九 、  凯越标图
40、  中钞长城金融设备控制股份有限公司
4① 、  东京(Tokyo)文安视觉科技(science and technology)有限公司
4贰 、  新加坡东方马尾藻海洋科学技发展有限公司
4③ 、  Hong Kong普赛科技(science and technology)有限公司
4肆 、  巴黎昂天科技(science and technology)有限公司
4⑤ 、  中夏族民共和国东方红卫星股份有限公司
4⑥ 、  巴黎黄大同科学技术有限公司
4⑦ 、  东京海鑫科金高科技(science and technology)股份有限公司
4捌 、  东京瑞斯康达科技(science and technology)发展有限公司
4⑨ 、  厚德新视
50、  法国巴黎嘉恒中自图像技术有限集团

二 素质供给

壹 、请学好图像基本理论知识,笔试会境遇重重基础的题;
② 、非凡的团队精神和关联能力,很强的逻辑思维能力和上学能力。对工作认真负责,体贴细节,肯吃苦,顾全(Gu-Quan)大局。
③ 、请多做一些实际的门类,少一些理论的斟酌(针对中型小型集团而言);
四 、请不要只局限于的课题,因为可能您的课题只是图像处理领域的部分浮泛;
⑤ 、请多了然一些城门失火的前线知识;
六 、请不要迷信自身的算法,比如BP神经互联网(大概理论切磋时用的很多,可是实在呢?)
七 、请尽只怕与信用合作社的连锁职员研讨该领域的标题,那样的拿走比书本大过多;

⑧ 、 外语。外语的中央要求是看懂英文文献(不自然全看懂),相应的英文书。去国企做研究开发,那是供给的。然后是口语和听力。如若进跨国集团,外语的要害分明。一般国有公司的第一批次面试都以拉脱维亚语口语面试。

⑨ 、 编制程序。请学好c++语言,99%以上的店堂在招图像岗位的职员时都会笔试c++;那地点尤以C++为重,很多集团的笔试都以考c++知识。精通C、C++、Matlab等编制程序语言编写,累计书写代码量超越10万行以上,明白机械视觉算法建立模型方法。

十 、专业水平。若是要找专业有关的做事,大学生时期的商量经历和发布的舆论就显的可比关键。

1一 、知识面包车型地铁宽度。笔者认为在学士时期,除了做好协调的研究方向之外,扩宽一下知识面也有十分的大的救助,当然这么些文化面指的是图像处理、总计机视觉和情势识别,知识面越宽,就业时的选择就会更多。图像处理方向结束学业的就业面相当广,而且待遇在应届生应该是中上等。其实仍然一句话,能力控制一切。只要博士三年从未白过,根本不愁找不到好干活。祝全数正在读研或然即将读研的情侣今后都能有一份满足的做事。多数做图象的是用MATLAB,用旁人的代码(如小波)。在大学生三年学好C++结业的某个许?在店堂C++是注重的。图象其实正是信号处理,除了本科是学信号的以外,信号与系统、数字信号处理是毫无疑问要学好的,那相应的数学方面包车型大巴票房价值,多元总括,甚至泛函也要打听。

说那几个不是波冷水,希望大家掌握清楚。

Compared to the number of jobs available each year in the imaging soceity, the people who are majoring on it are way too much. I have to say most of the people who studied the this area were not end up with working on this area anymore. 

The most important thing here is to understand image processing, it requires a broad level of knowledge including, some math (algrebra, statistics, PDE), dsp, pattern recognition, programming skills…

It is all these background skills will find you a job, so prepare to have a deep understanding on all these areas related to image processing

自己也是学方式识别的,可是研讨方向是遥感图像处理和识别.总的来说那几个样子是相比较专,但也是方今图像处理中比较难做的2个方向,因为遥感图像的纷纭超越大家所见过的别的图像.其实谈到就业难点,小编以为假使斟酌方向相比较适合,特别是读研时期能到斑竹谈的这3个牛比的商户见习,精晓公司确实供给的趋势恐怕做起来有目的性.

顺便提下:高德威公司依然不要考虑,因为自己在结束学业面试进度中,就算面试的人力财富职员很友善,但是通过她们老板写的一对稿子可以窥见她们依旧三个比较自恋和孤高的商户.

权衡标准好坏的正规有七个:应用前景和技能门槛。

图像处理重庆大学还是在读研的时候能把方向做宽(一般做图像处理,要求何形式识别等相结合,拓宽知识面是少不了的,在真正做商量的时候,也发觉是必须的),研商点做深切,重视落到实处能力、创新能力和读书能力,通过舆论。多培养本人的资料集团提炼能力,操练逻辑思考。若是真的能不辱义务三年生活不虚度,找工应该不是题材,到时确实要考虑的是定位难点。

1贰 、方式识别,图像处理,应用数学等有关专业本科及以上学历,本科毕业需要10年以上机器视觉或图像处理方面工作经验,大学生学历供给8年以上机器视觉或图像处理方面工作经历,大学生学历须要6年以上机器视觉或图像处理方面工作经历,国外留学职员优先。
1③ 、领悟高等数学、线性代码、几何总结、数理总括、张量代数等电脑视觉中的数学方法。
1④ 、通晓图像处理基本概念和常用算法包蕴图像预处清理计算法和高档处清理计算法。
1五 、精通项目管理,须要有5年以上品种管理经验,能组建集团、领导共青团和少先队、制定项目计划、实施项目布置成功项指标力量。
1六 、对斯马特 Camera 有深切探究,包罗功效必要、硬件架构、软件架构、视觉算法,对此产品有3年以上研究开发经验。
1七 、对新产品研究开发及项目产品化有5年以上中国人民解放军海军工程大学业作经历,对新产品研究开发流程、项目产品化有特殊的实践经验。
1八 、具备很强的探赜索隐立异能力,能够以崭新思维教导团队拓展算法探究;
1⑨ 、对opencv开源项目视觉算法有深远钻研。


三 学习能源

    做好这几点的路子之一正是充裕利用网络财富,尤其是高于网站和大拿们的个人主页。上边是本人搜集的部分财富,希望对我们有用。(那里小编要多谢SMTH AI版的alamarik和Graphics版的faintt) 

① 、研商群众体育

http://www-2.cs.cmu.edu/~cil/vision.html

那是卡奈基梅隆大学的总计机视觉商讨组的主页,上边提供很全的素材,从发布作品的下载到示范程序、测试图像、常用链接、相关软硬件,甚至还有二个搜索引擎。 

http://www.cmis.csiro.au/IAP/zimage.htm 

那是二个刮目相看图像分析的站点,一般。不过提供一个Image Analysis环境—ZIMAGE and SZIMAGE。 

http://www.via.cornell.edu/

康奈尔高校的微机视觉和图像分析商讨组,好像是电子和总结机工程系的。侧重法学方面包车型地铁钻研,但是在上头有一定不错财富,关键是它正在建设中,能够跟踪一些音讯。 

http://www2.parc.com/istl/groups/did/didoverview.shtml

有三个很风趣的花色:DID(文书档案图像解码)。 

http://www-cs-students.stanford.edu/

加州伯克利分校州立大学总括机系主页,本身找呢:( 

http://www.fmrib.ox.ac.uk/analysis/

主要研讨:Brain Extraction Tool,Nonlinear noise reduction,Linear Image Registration,

Automated Segmentation,Structural brain change analysis,motion correction,etc. 

http://www.cse.msu.edu/prip/

那是蒙大拿州立学院电脑和电子工程系的形式识别–图像处理商量组,它的FTP上有许多的篇章(NEW)。 

http://pandora.inf.uni-jena.de/p/e/index.html

德意志联邦共和国的二个数字图像处理切磋小组,在其下边能找到一些毋庸置疑的链接财富。 

http://www-staff.it.uts.edu.au/~sean/CVCC.dir/home.html 

CVIP(used to be CVCC for Computer Vision and Cluster Computing) is a research group focusing on cluster-based computer vision within the Spiral Architecture. 

http://cfia.gmu.edu/

The mission of the Center for Image Analysis is to foster multi-disciplinary research in image, multimedia and related technologies by establishing links 

between academic institutes, industry and government agencies, and to transfer key technologies to 

help industry build next 

generation commercial and military imaging and multimedia systems. 

http://peipa.essex.ac.uk/info/groups.html 

能够透过它来查找整个世界外地的著名的处理器视觉商讨组(CV Groups),极力推荐。 

二 、图像处理GPL库

http://www.ph.tn.tudelft.nl/~klamer/cppima.html

Cppima 是1个图像处理的C++函数库。那里有三个较完美介绍它的库函数的文档,当然你也可以下载压缩的GZIP包,里面含有TexInfo格式的文书档案。 

http://iraf.noao.edu/

Welcome to the IRAF Homepage! IRAF is the Image Reduction and Analysis Facility, a general purpose software 

system for the reduction and analysis of astronomical data. 

http://entropy.brni-jhu.org/tnimage.html 

三个百般不利的Unix系统的图像处理工科具,看看它的截图。你能够在此基础上营造协调的专用图像处理工科具包。 

http://sourceforge.net/projects/

那是GPL软件营地,到此处找你想要获得的IP库吧。 

③ 、搜索能源

自然那里基本的摸索引擎依旧供给求依靠的,比如谷歌等,能够到自小编常用的链接看看。上边包车型大巴链接也许会节省你有个别光阴: 

http://sal.kachinatech.com/

http://cheminfo.pku.edu.cn/mirrors/SAL/index.shtml

肆 、大拿网页

http://www.ai.mit.edu/people/wtf/

那位不过MIT人工智能实验室的BILL FREEMAN。赫赫有名!专长是:通晓–贝叶斯模型。 

http://www.merl.com/people/brand/

MECRUISERL(Subaru Electric Research Laboratory)中的擅长“Style Machine”高手。 

http://research.microsoft.com/~ablake/

CV界极有声望的A.Blake 1977年结束学业于斯坦福大学三一高校并或数学与电子科学硕士学位。之后在MIT,艾德inburgh,Oxford先后组建过钻探小组并变为Oxford的上书,直到1996年跻身微软加州戴维斯分校切磋中央。首要办事圈子是电脑视觉。 

http://www-2.cs.cmu.edu/afs/cs.cmu.edu/user/har/Web/home.html 

那位牛人好像正在上学汉语,并且搜集了例如“两只猛虎(Two Tigers)”的歌曲,嘿嘿:)

他的主页上边还有多少个牛:Shumeet Baluja, Takeo Kanade。他们的Face Detection作的相对化是社会风气一级。他完成学业于卡奈基梅隆大学的微型总计机科学系,兴趣是总结机视觉。 

http://www.ifp.uiuc.edu/yrui_ifp_home/html/huang_frame.html

那位老牛在1961年就赢得了MIT的学士学位!他领导的Image Lab比较知名的是指纹识别。 


上面这几个是小编采访的牛群(大多数是万紫千红的Ph.D们),可以学学的是他们的Study Ways! 

Finn Lindgren(Sweden):Statistical image analysis http://www.maths.lth.se/matstat/staff/finn/

Pavel Paclik(Prague):statistical pattern recognition http://www.ph.tn.tudelft.nl/~pavel/

Dr. Mark Burge:machine learning and graph theory http://cs.armstrong.edu/burge/

yalin Wang:Document Image Analysis http://students.washington.edu/~ylwang/

Geir Storvik: Image analysis http://www.math.uio.no/~geirs/

Heidorn http://alexia.lis.uiuc.edu/~heidorn/

Joakim Lindblad:Digital Image Cytometry http://www.cb.uu.se/~joakim/index_eng.html

S.Lavirotte: http://www-sop.inria.fr/cafe/Stephane.Lavirotte/

Sporring:scale-space techniques http://www.lab3d.odont.ku.dk/~sporring/

Mark Jenkinson:Reduction of MR Artefacts http://www.fmrib.ox.ac.uk/~mark/

Justin K. Romberg:digital signal processing http://www-dsp.rice.edu/~jrom/

Fauqueur:Image retrieval by regions of interest http://www-rocq.inria.fr/~fauqueur/

James J. Nolan:Computer Vision http://cs.gmu.edu/~jnolan/

Daniel X. Pape:Information http://www.bucho.org/~dpape/

Drew Pilant:remote sensing technology http://www.geo.mtu.edu/~anpilant/index.html

五 、前沿期刊(TOP10)

此间的杂志大部分都能够因此地方的大拿们的主页直接找到,在那列出重点是为了省去直接想找期刊投稿的小兄弟的年月:) 

IEEE Trans. On PAMI http://www.computer.org/tpami/index.htm

IEEE Transactionson Image Processing http://www.ieee.org/organizations/pubs/transactions/tip.htm

Pattern Recognition http://www.elsevier.com/locate/issn/00313203

Pattern Recognition Letters http://www.elsevier.com/locate/issn/01678655

神经网络 

Neural Networks Tutorial Review 

http://hem.hj.se/~de96klda/NeuralNetworks.htm 

ftp://ftp.sas.com/pub/neural/FAQ.html 

Image Compression with Neural Networks 

http://www.comp.glam.ac.uk/digimaging/neural.htm 

Backpropagator’s Review 

http://www.dontveter.com/bpr/bpr.html 

Bibliographies on Neural Networks 

http://liinwww.ira.uka.de/bibliography/Neural/ 

Intelligent Motion Control with an Artificial Cerebellum 

http://www.q12.org/phd.html 

Kernel Machines 

http://www.kernel-machines.org/ 

Some Neural Networks Research Organizations 

http://www.ieee.org/nnc/ 

http://www.inns.org/ 

Neural Network Modeling in Vision Research 

http://www.rybak-et-al.net/nisms.html 

Neural Networks and Machine Learning 

http://learning.cs.toronto.edu/ 

Neural Application Software 

Neural Network Toolbox for MATLAB 

http://www.mathworks.com/products/neuralnet/ 

Netlab Software 

http://www.ncrg.aston.ac.uk/netlab/ 

Kunama Systems Limited 

http://www.kunama.co.uk/

Computer Vision 

Computer Vision Homepage, Carnegie Mellon University

Annotated Computer Vision Bibliography 

http://iris.usc.edu/Vision-Notes/bibliography/contents.html 

http://iris.usc.edu/Vision-Notes/rosenfeld/contents.html 

Lawrence Berkeley National Lab Computer Vision and Robotics Applications 

http://www-itg.lbl.gov/ITG.hm.pg.docs/VISIon/vision.html 

CVonline by University of Edinburgh 

The Evolving, Distributed, Non-Proprietary, On-Line Compendium of Computer Vision, 

Computer Vision Handbook, 

Vision Systems Courseware 

Research Activities in Computer Vision 

http://www-syntim.inria.fr/syntim/analyse/index-eng.html 

Vision Systems Acronyms 

Dictionary of Terms in Human and Animal Vision 

http://cns-web.bu.edu/pub/laliden/WWW/Visionary/Visionary.html 

Metrology based on Computer Vision 

Digital Photography

Digital Photography, Scanning, and Image Processing 

Educational Resources, Universities 

Center for Image Processing in Education 

Library of Congress Call Numbers Related to Imaging Science by Rochester Institute of Technology 

http://wally2.rit.edu/pubs/guides/imagingcall.html 

Mathematical Experiences through Image Processing, University of Washington 

Vismod Tech Reports and Publications, MIT 

http://vismod.www.media.mit.edu/cgi-bin/tr_pagemaker 

Vision Lab PhD dissertation list, University of Antwerp 

http://wcc.ruca.ua.ac.be/~visielab/theses.html 

INRIA (France) Research Projects: Human-Computer Interaction, Image Processing, Data Management, Knowledge Systems 

Image Processing Resources 

http://eleceng.ukc.ac.uk/~rls3/Contents.htm 

Publications of Carsten Steger 

http://www9.informatik.tu-muenchen.de/people/steger/publications.html

FAQs

comp.dsp FAQ 

Robotics FAQ 

Where’s the sci.image.processing FAQ? 

comp.graphics.algorithms FAQ, Section 3, 2D Image/Pixel Computations 

Astronomical Image Processing System FAQ 

C/C++编程:

C/C++ 是最要紧的编制程序语言。那里列出了50名佳绩网站和网页清单,这几个网站提供c/c++源代码。那份清单提供了源代码的链接以及它们的小表达。作者已尽力包罗最 佳的C/C++源代码的网站。那不是一个完好无缺的清单,您有提出能够沟通本身,笔者将欢迎您的建议,以越发抓好这方面的清单。  
1、http://snippets.dzone.com/tag/c/ –数以千计的有用的C语言源代码片段  
2、http://www.hotscripts.com/category/c-cpp/scripts-programs/ Hotscripts –提供大批量的C和C++脚本和程序。全部程序都分为差异的项目。  
3、http://www.planetsourcecode.com/vb/default.asp?lngWId=3 –超过万行C和C++免费的源代码  
4、http://freshmeat.net/browse/164/ –超越九千个C编写的种类。  
5、http://www.daniweb.com/code/c.html –DANIWEB提供的实用代码段 。  
6、http://www.programmersheaven.com/tags/C/ –programmersheaven.com上的C编制程序能源。  
7、http://www.ddj.com/code/ddj.html –Dr. Dobb’s Journal的源代码。  
8、http://www.cprogramming.com/cgi-bin/source/source.cgi –C和C + +编制程序能源。  
9、http://www.codecogs.com/ –CodeCogs是一项同盟的绽开源码库,C/C++的数值方面包车型地铁零件。  
10、http://www.google.com/codesearch?q=programming++lang:c&cs_r=lang:c –谷歌(Google)代码的C源代码。  
11、http://www.codepedia.com/1/C –CodePedia是二个开放的关于系统一编写程和别的与电脑有关的议题。  
12、http://www.cis.temple.edu/~ingargio/cis71/code/ –为学生提供的三个简单的C语言程序的列表。  
13、http://www.codeproject.com/?cat=2 –codeproject提供的C/C++能源代码项目。  
14、http://www.thefreecountry.com/sourcecode/cpp.shtml –以下是部分C和C++库的DLL,VCLs,源代码,元件,模块,应用程序框架,类库,源代码片段等,你能够在你的类型中采取而不须要开支开支和版税。  
15、http://people.sc.fsu.edu/~burkardt/cpp_src/cpp_src.html –那是3个圆满的有关C++的34七个源代码清单。  
16、http://www.cplusplus.com/src/ –C++写的通用控制台程序和Windows程序代码清单。  
17、http://users.cs.fiu.edu/~weiss/dsaa_c++/code/ –C++语言数据结构与算法分析(第贰版)的源代码。  
18、http://c.snippets.org/ –C源代码片段。  
19、http://www.bbdsoft.com/downloads.html –C++源代码。  
20、http://www.moshier.net/ 天管艺术学和数值软件源代码  
21、http://cplus.about.com/od/cgames/C_Games_with_Source_Code.htm –游戏有关的C++源代码。  
22、http://cliodhna.cop.uop.edu/~hetrick/c-sources.html –免费的C/C++数值计算源代码。  
23、http://www.mathtools.net/C_C__/Utilities/index.html –C/C++工具。  
24、http://www.programmerworld.net/resources/c_library.htm –免费C++源代码和任何有效的工具。  
25、http://www.cmcrossroads.com/bradapp/links/cplusplus-links.html –Brad阿普尔顿的C++链接-能源,项目,教室,教学和编码。  
26、http://www.robertnz.net/cpp_site.html –那是贰个采访了数C/C++网站链接列表的网页。  
27、http://www.josuttis.com/libbook/examples.html –在此地,你能够观察并下载全数的本书的C++标准库例子 。  
28、ftp://66.77.27.238/sourcecode/cuj/ –C/C++用户杂志  
29、ftp://66.77.27.238/sourcecode/wd/ –Windows开发者互连网  
30、http://www.einet.net/directory/65892/Developers.htm –C程序  
31、http://www.daniweb.com/code/cplusplus.html –实用代码段。  
32、http://snippets.dzone.com/tag/c –C++源代码  
33、http://www.programmersheaven.com/tags/C –C++编制程序财富,programmersheaven.com  
34、http://www.google.com/codesearch?hl=en&lr=&q=programming –谷歌(Google)代码搜索-C++编制程序语言  
35、http://www.codepedia.com/1/Cpp –CodePedia是三个开花的关于系统一编写程和其余与电脑有关的议题的网站。  
36、http://www.codebeach.com/index.asp?TabID=1&CategoryID=3 –C++源代码,Codebeach提供  
37、http://freshmeat.net/browse/165/ –四千连串写的C++编制程序语言  
38、http://cplus.about.com/od/codelibrary/Code_Library_for_C_C_and_C.htm –代码库C、C + +和C#。  
39、http://www.c.happycodings.com/ –Visual Basic、PHP、ASP技术、C、C++大全。  
40、http://www.blueparrots.com/ –Borland C游戏,图像和声音源代码范例。  
41、http://www.java2s.com/Code/Cpp/CatalogCpp.htm –C++源代码。  
42、http://www.yeohhs.com/modules/mydownloads/ –C与C++电子书和源代码示例。  
43、http://www.brpreiss.com/books/opus4/programs/index.html C++的数学方程和公式源代码。  
44、http://users.cs.fiu.edu/ C++。  
45、http://www.josuttis.com/libbook/examples.html –C++标准库-教程和参考资料。  
46、http://emr.cs.uiuc.edu/~reingold/calendars.shtml Edward M. Reingold’s Calendar Book, Papers, and Code。  
47、http://cpp.snippets.org/ –c++源代码档案。  
48、http://ubiety.uwaterloo.ca/~tveldhui/papers/techniques/ –用C和C++的解决科学难题。  
49、http://c.ittoolbox.com/topics/core-c/ –C/C++的IT工具框。  
50、http://www.le.ac.uk/cc/tutorials/c/ccccdbas.html –本文件中涵盖有恢宏的C示例程序。

人工智能牛人主页:

http://people.cs.uchicago.edu/~niyogi/

http://www.cs.uchicago.edu/people/

http://pages.cs.wisc.edu/~jerryzhu/

http://www.kyb.tuebingen.mpg.de/~chapelle

http://people.cs.uchicago.edu/~xiaofei/

http://www.cs.uiuc.edu/homes/dengcai2/

http://www.kyb.mpg.de/~bs

http://research.microsoft.com/~denzho/

http://www-users.cs.umn.edu/~kumar/dmbook/index.php#item5           (resources for the book of the introduction of data mining by Pang-ning Tan et.al. )(国内曾经有相应的汉语版)

http://www.cs.toronto.edu/~roweis/lle/publications.html    (lle算法源代码及其相关杂谈)

http://dataclustering.cse.msu.edu/index.html#software(data clustering)

http://www.cs.toronto.edu/~roweis/     (里面有无数能源)

http://www.cse.msu.edu/~lawhiu/  (manifold learning)

http://www.math.umn.edu/~wittman/mani/ (manifold learning demo in matlab)

http://www.iipl.fudan.edu.cn/~zhangjp/literatures/MLF/INDEX.HTM  (manifold learning in matlab)

http://videolectures.net/mlss05us_belkin_sslmm/   (semi supervised learning with manifold method by Belkin)

http://isomap.stanford.edu/    (isomap主页)

http://web.mit.edu/cocosci/josh.html  MIT    TENENBAUM J B主页

http://web.engr.oregonstate.edu/~tgd/    (国际名牌的人为智能专家 托马斯 G. Dietterich)

http://www.cs.berkeley.edu/~jordan/ (MIchael I.Jordan)

http://www.cs.cmu.edu/~awm/  (Andrew W. Moore’s  homepage)

http://learning.cs.toronto.edu/ (加拿大首尔高校机器学习小组)

http://www.cs.cmu.edu/~tom/ (汤姆 Mitchell,里面有与教材匹配的slide。)

Kernel Methods

Alexander J. Smola

Maximum Mean Discrepancy (MMD), Hilbert-Schmidt Independence Criterion (HSIC)

Bernhard Sch?lkopf

Kernel PCA

James T Kwok

Pre-Image, Kernel Learning, Core Vector Machine(CVM)

Jieping Ye

Kernel Learning, Linear Discriminate Analysis, Dimension Deduction

Multi-Task Learning

Andreas Argyriou

Multi-Task Feature Learning

Charles A. Micchelli

Multi-Task Feature Learning, Multi-Task Kernel Learning

Massimiliano Pontil

Multi-Task Feature Learning

Yiming Ying

Multi-Task Feature Learning, Multi-Task Kernel Learning

Semi-supervised Learning

Partha Niyogi
Manifold Regularization, Laplacian Eigenmaps

Mikhail Belkin
Manifold Regularization, Laplacian Eigenmaps

Vikas Sindhwani
Manifold Regularization

Xiaojin Zhu
Graph-based Semi-supervised Learning

Multiple Instance Learning

Sally A Goldman

EM-DD, DD-SVM, Multiple Instance Semi Supervised Learning(MISS)

Dimensionality Reduction

Neil Lawrence
Gaussian Process Latent Variable Models (GPLVM)

Lawrence K. Saul
Maximum Variance Unfolding(MVU), Semidefinite Embedding(SDE)

Machine Learning

Michael I. Jordan

Graphical Models

John Lafferty

Diffusion Kernels, Graphical Models

Daphne Koller

Logic, Probability

Zhang Tong
Theoretical Analysis of Statistical Algorithms, Multi-task Learning, Graph-based Semi-supervised Learning

Zoubin Ghahramani
Bayesian approaches to machine learning

Machine Learning @ Toronto

Statitiscal Machine Learning & Optimization

Jerome H Friedman

GLasso, Statistical view of AdaBoost, Greedy Function Approximation

Thevor Hastie

Lasso

Stephen Boyd

Convex Optimization

C.J Lin

Libsvm

 http://www.dice.ucl.ac.be/mlg/

半监察流形学习(流形正则化)

http://manifold.cs.uchicago.edu/

形式识别和神经互连网工具箱

http://www.ncrg.aston.ac.uk/netlab/index.php

机械学习开源代码

http://mloss.org/software/tags/large-scale-learning/

计算学开源代码

http://www.wessa.net/

matlab各个工具箱链接

http://www.tech.plym.ac.uk/spmc/links/matlab/matlab_toolbox.html

计算学学习经典在线教材

http://www.statistics4u.info/

机械学习开源源代码

http://mloss.org/software/language/matlab/

能够投稿的期刊:

数字图像处理领域能够投稿的杂志

Computer Vision and Image Processing
IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence (PAMI) IEEE
International Journal of Computer Vision (IJCV)   Springer
Vision Research Elsevier
IEEE Transactions on Image Processing (IEEE-T-IP) IEEE
ACM Transactions on Applied Perception   ACM
Computer Vision and Image Understanding (CVIU) Elsevier
Image and Vision Computing Elsevier
Journal of Vision JV
Journal of Visual Communication and Image Representation (JVCIR) Elsevier
Journal of Mathematical Imaging and Vision   Springer  
Journal of Electronic Imaging   SPIE
ICGST International Journal on Graphics, Vision and Image Processing (GVIP) ICGST  
MGV: Machine GRAPHICS & VISION Institute of Computer Science
International Journal of Imaging Systems and Technology Wiley InterScience  
Electronic Letters on Computer Vision and Image Analysis   Elcvia
The Visual Computer Springer
IET Image Processing IET
IET Computer Vision IET
International Journal of Image and Graphics (IJIG) World Scientific
International Journal of Remote Sensing   Taylor & Francis
SIAM Journal on Imaging Sciences   SIAM
Signal, Image and Video Processing   Springer
Pattern Recognition
Pattern Recognition Elsevier
Pattern Recognition Letters (PRL) Elsevier
International Journal of Pattern Recognition and Artificial Intelligence   World Scientific  
Pattern Analysis & Applications   Springer  
航天科工,Journal of Pattern Recognition Research (JPRR) JPRR
Signal Processing
IEEE Signal Processing Letters IEEE
IEEE Signal Processing Magazine IEEE
Signal Processing   Elsevier
EURASIP Journal on Applied Signal Processing EURASIP
Signal Processing : Image Communication Elsevier
IET Signal Processing IET
Neurophysical Journals in Computer Vision
Nature Neuroscience. Nature
Visual Neuroscience. Cambridge
IEEE Transactions on Neural Networks. IEEE
Neural Networks Elsevier
Perception and Psychophysics. Psychonomic Society
Perception. Pion Ltd.
Journal of Experimental Psychology: Human Perception and Performance. Elsevier
Computer Graphics
ACM Transactions on Graphics ACM
IEEE Computer Graphics and Applications (CG&A)   IEEE
IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics IEEE
ACM SIGGRAPH Computer Graphics ACM
Computers and Graphics Science Direct
Computer Graphics Forum (including Eurographics) Eurographics
Graphics Interface Graphics Interface  
Journal of Graphics Tools ACM
Journal of Visualization and Computer Animation Wiley
Symposium on Interactive 3D (I3D) ACM
Virtual Reality
Virtual Reality Software and Technology (VRST)   ACM
Machine Vision Applications    
Machine Vision and Applications Springer
Real-Time Imaging Elsevier
Vision Interface Vision Interface
IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing   IEEE
International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation   Elsevier
Remote Sensing of Environment   Elsevier
ISPRS JOURNAL OF PHOTOGRAMMETRY AND REMOTE SENSING   ISPRS
Journal of Applied Remote Sensing   SPIE
Journal of the Indian Society of Remote Sensing   Springer
Multimedia
IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology IEEE
IEEE Transactions on Multimedia IEEE
Optics
Journal Optical Society of America OSA
Optometry and Vision Science LW&W
Information Fusion
Information Fusion Elsevier
Information Processing Letters Elsevier
Information Sciences Elsevier
Information Sciences – Applications Elsevier
Information Systems Elsevier
Soft Computing    
Applied Soft Computing   Elsevier
Journal of Soft Computing   Springer
Others    
Medical Image Analysis Elsevier
ACM Transactions on Information Systems ACM
Swarm Intelligence Springer
IET Information Security IET
Numerical Functional Analysis and Optimization   Taylor & Francis
Sadhana – Academy Proceedings in Engineering Sciences   Springer
International Journal of Wavelets, Multiresolution and Information Processing (IJWMIP)   World Scientific
IETE Technical Review IETE
IETE Journal of Research IETE
IEEE Transactions on Information Forensics and Security   IEEE

机器学习推荐诗歌和书籍  

2009-09-08 12:31:46|  分类: 暗中认可分类  |举报 |字号 订阅

基本模型:
HMM(Hidden Markov Models):
A Tutorial on Hidden Markov Models and Selected Applications in
Speech Recognition.pdf
ME(Maximum Entropy):
ME_to_NLP.pdf
MEMM(Maximum Entropy Markov Models):
memm.pdf
CRF(Conditional Random Fields):
An Introduction to Conditional Random Fields for Relational Learning.pdf
Conditional Random Fields: Probabilistic Models for Segmenting and
Labeling Sequence Data.pdf
SVM(support vector machine):
*张学工<<总计学习理论>>
LSA(or LSI)(Latent Semantic Analysis):
Latent semantic analysis.pdf
pLSA(or pLSI)(Probablistic Latent Semantic Analysis):
Probabilistic Latent Semantic Analysis.pdf
LDA(Latent Dirichlet Allocation):
Latent Dirichlet Allocaton.pdf(用variational theory + EM算法解模型)
Parameter estimation for text analysis.pdf(using Gibbs Sampling 解模)
Neural Networksi(including Hopfield Model& self-organizing maps &
Stochastic networks & Boltzmann Machine etc.):
Neural Networks – A Systematic Introduction
Diffusion Networks:
Diffusion Networks, Products of Experts, and Factor Analysis.pdf
Markov random fields:
Generalized Linear Model(including logistic regression etc.):
An introduction to Generalized Linear Models 2nd
Chinese Restraunt Model (Dirichlet Processes):
Dirichlet Processes, Chinese Restaurant Processes and all that.pdf

Estimating a Dirichlet Distribution.pdf

Some important algorithms:
EM(Expectation Maximization):
Expectation Maximization and Posterior Constraints.pdf
Maximum Likelihood from Incomplete Data via the EM Algorithm.pdf
MCMC(Markov Chain Monte Carlo) & Gibbs Sampling:
Markov Chain Monte Carlo and Gibbs Sampling.pdf
Explaining the Gibbs Sampler.pdf
An introduction to MCMC for Machine Learning.pdf
PageRank:
矩阵分解算法:
SVD, QR分解, Shur分解, LU分解, 谱分解
Boosting( including Adaboost):
*adaboost_talk.pdf
Spectral Clustering:
Tutorial on spectral clustering.pdf
Energy-Based Learning:
A tutorial on Energy-based learning.pdf
Belief Propagation:
Understanding Belief Propagation and its Generalizations.pdf
bp.pdf
Construction free energy approximation and generalized belief
propagation algorithms.pdf
Loopy Belief Propagation for Approximate Inference An Empirical Study.pdf
Loopy Belief Propagation.pdf
AP (affinity Propagation):
L-BFGS:
<<最优化理论与算法 2nd>> chapter 10
On the limited memory BFGS method for large scale optimization.pdf
IIS:

IIS.pdf

辩护部分:
概率图(probabilistic networks):
An introduction to Variational Methods for Graphical Models.pdf
Probabilistic Networks
Factor Graphs and the Sum-Product Algorithm.pdf
Constructing Free Energy Approximations and Generalized Belief
Propagation Algorithms.pdf
*Graphical Models, exponential families, and variational inference.pdf
Variational 西奥ry(变分理论,大家只用可能率图上的变分):
Tutorial on varational approximation methods.pdf
A variational Bayesian framework for graphical models.pdf
variational tutorial.pdf
Information Theory:
Elements of Information Theory 2nd.pdf
测度论:
测度论(Halmos).pdf
估算论讲义(严加安).pdf
概率论:
……
<<几率与推理论>>
轻易进度:
使用随机进度 林元烈 二〇〇三.pdf
<<随机数学引论>>
Matrix Theory:
矩阵分析与应用.pdf
情势识别:
<<形式识别 2nd>> 边肇祺
*Pattern Recognition and Machine Learning.pdf
最优化理论:
<>
<<最优化理论与算法>>
泛函分析:
<<泛函分析导论及利用>>
Kernel理论:
<<方式分析的核方法>>
统计学:
……

<<总结手册>>

综合:
semi-supervised learning:
<> MIT Press
semi-supervised learning based on Graph.pdf
Co-training:
Self-training:

机械视觉:

以下链接是作者整理的关于电脑视觉(ComputerVision, CV)相关领域的网站链接,当中有CV牛人的主页,CV研商小组的主页,CV领域的paper,代码,CV领域的最新动态,国内的选取情形等等。打算从事 那么些行业如故刚入门的情侣能够多关怀这一个网站,多询问部分CV的现实性运用。搞切磋的对象也可以从中通晓到很多牛人的钻研动态、招生意况等。总而言之,笔者以为, 知识唯有分享才能发出更大的市场总值,真诚期待上面包车型地铁链接能对朋友们具有支持。 

(1)googleResearch; http://research.google.com/index.html 

(2)MIT大学生,汤晓欧学童林达华; http://people.csail.mit.edu/dhlin/index.html (3)MIT博士后Douglas Lanman; http://web.media.mit.edu/~dlanman/ 

(4)opencv普通话网站; http://www.opencv.org.cn/index.php/%E9%A6%96%E9%A1%B5 

(5)Stanford大学vision实验室; http://vision.stanford.edu/research.html 

(6)斯坦ford大学大学生崔靖宇; http://www.stanford.edu/~jycui/ 

(7)UCLA助教朱松纯; http://www.stat.ucla.edu/~sczhu/ 

(8)中夏族民共和国人造智能网; http://www.chinaai.org/ 

(9)中华人民共和国视觉网; http://www.china-vision.net/ 

(10)中国科高校自动化所; http://www.ia.cas.cn/

(11)中国科高校自动化所李子青研究员; http://www.cbsr.ia.ac.cn/users/szli/ 

(12)中国科高校计算所山世光商量员; http://www.jdl.ac.cn/user/sgshan/ 

(13)人脸识别主页; http://www.face-rec.org/ 

(14)加州大学Berkeley分校CV小组;http://www.eecs.berkeley.edu/Research/Projects/CS/vision/

(15)南加州大学CV实验室; http://iris.usc.edu/USC-Computer-Vision.html 

(16)卡内基梅隆高校CV主页;

http://www.cs.cmu.edu/afs/cs/project/cil/ftp/html/vision.html

(17)微软CV研究员Richard Szeliski;http://research.microsoft.com/en-us/um/people/szeliski/ 

(18)微软澳大波尔多切磋院处理器视觉研讨组; http://research.microsoft.com/en-us/groups/vc/ 

(19)微软德克萨斯奥斯汀分校钻探院ML与CV商量组; http://research.microsoft.com/en-us/groups/mlp/default.aspx

(20)研学论坛; http://bbs.matwav.com/ 

(21)美利坚合众国Rutgers高校助教刘青山; http://www.research.rutgers.edu/~qsliu/ (22)总结机视觉最新资源新闻网; http://www.cvchina.info/ 

(23)运动物检疫查和测试、阴影、跟踪的测试摄像下载;http://apps.hi.baidu.com/share/detail/18903287 

(24)香岛中大助理助教王晓刚; http://www.ee.cuhk.edu.hk/~xgwang/ 

(25)Hong Kong中大多媒体实验室(汤晓鸥); http://mmlab.ie.cuhk.edu.hk/ 

(26)U.C. San Diego. computer vision;http://vision.ucsd.edu/content/home (27)CVonline; http://homepages.inf.ed.ac.uk/rbf/CVonline/ 

(28)computer vision software; http://peipa.essex.ac.uk/info/software.html (29)Computer Vision Resource; http://www.cvpapers.com/ 

(30)computer vision research groups;http://peipa.essex.ac.uk/info/groups.html (31)computer vision center; http://computervisioncentral.com/cvcnews

(32)四川大学图像技术钻探与运用(ITRA)团队:http://www.dvzju.com/

(33)自动识别网:http://www.autoid-china.com.cn/

(34)清华东军大学章毓晋教师:http://www.tsinghua.edu.cn/publish/ee/4157/2010/20101217173552339241557/20101217173552339241557_.html

(35)拔尖民用机器人切磋小组Porf.加里领导的威尔ow Garage:http://www.willowgarage.com/

(36)上海哈工大图像处理与格局识别探讨所:http://www.pami.sjtu.edu.cn/

(37)上海南开总括机视觉实验室刘允才教师:http://www.visionlab.sjtu.edu.cn/

(38)马萨诸塞州高校奥斯汀分校助理教师Kristen Grauman :http://www.cs.utexas.edu/~grauman/

(39)清华东军事和政院学电子工程系智能图像和文字消息处理实验室(丁晓青教师):http://ocrserv.ee.tsinghua.edu.cn/auto/index.asp

(40)北大高文化教育授:http://www.jdl.ac.cn/htm-gaowen/

(41)南开东军事和政治大学学艾海舟教师:http://media.cs.tsinghua.edu.cn/cn/aihz

(42)中科院生物识别与安康技能研究为主:http://www.cbsr.ia.ac.cn/china/index%20CH.asp

(43)瑞士阿瓜斯卡连特斯大学 托马斯 Vetter讲授:http://informatik.unibas.ch/personen/vetter_t.html

(44)西维吉妮亚州立大学 罗布 Hess学士:http://blogs.oregonstate.edu/hess/

(45)温哥华高校 于仕祺副教师:http://yushiqi.cn/

(46)西安南开人工智能与机器人研商所:http://www.aiar.xjtu.edu.cn/

(47)Carnegie梅隆高校研商员罗Bert T. Collins:http://www.cs.cmu.edu/~rcollins/home.html#Background

(48)MIT博士Chris Stauffer:http://people.csail.mit.edu/stauffer/Home/index.php

(49)U.S.A.印第安纳州立大学生物识别商讨组(Anil K. Jain教师):http://www.cse.msu.edu/rgroups/biometrics/

(50)美利坚合营国德克萨斯州立高校托马斯 S. Huang:http://www.beckman.illinois.edu/directory/t-huang1

(51)马尔默高校数字摄影度量与计算机视觉钻探为主:http://www.whudpcv.cn/index.asp

(52)瑞士联邦萨拉热窝高校Sami Romdhani助研:http://informatik.unibas.ch/personen/romdhani_sami/

(53)CMU大学研商员Yang Wang:http://www.cs.cmu.edu/~wangy/home.html

(54)英国拉合尔高校提姆 Cootes教师:http://personalpages.manchester.ac.uk/staff/timothy.f.cootes/

(55)美国语奥斯陆字彻斯特大学教师Jiebo Luo:http://www.cs.rochester.edu/u/jluo/

(56)美利坚联邦合众国普渡大学机器人视觉实验室:https://engineering.purdue.edu/RVL/Welcome.html

(57)米利坚保时捷州立大学感知、运动与认识实验室:http://vision.cse.psu.edu/home/home.shtml

(58)United States俄亥俄州立高校GRASP实验室:https://www.grasp.upenn.edu/

(59)花旗国内达华东军事和政院学里诺校区CV实验室:http://www.cse.unr.edu/CVL/index.php

(60)U.S.密西根大学vision实验室:http://www.eecs.umich.edu/vision/index.html

(61)University of Massachusetts(麻省大学),视觉实验室:http://vis-www.cs.umass.edu/index.html

(62)华盛顿大学大学生后Iva 肯姆elmacher:http://www.cs.washington.edu/homes/kemelmi

(63)以色列(Israel)魏茨曼科技(science and technology)高校罗恩en Basri:http://www.wisdom.weizmann.ac.il/~ronen/index.html

(64)瑞士ETH-Zurich大学CV实验室:http://www.vision.ee.ethz.ch/boostingTrackers/index.htm

(65)微软CV切磋员张正友:http://research.microsoft.com/en-us/um/people/zhang/

(66)中国科高校自动化所文学影象钻探室:http://www.3dmed.net/

(67)中国中国科学技术大学学田捷研究员:http://www.3dmed.net/tian/

(68)微软Redmond切磋院商讨员Simon Baker:http://research.microsoft.com/en-us/people/sbaker/

(69)Prince顿高校教学李凯:http://www.cs.princeton.edu/~li/ 

(70)Prince顿高校大学生贾登:http://www.cs.princeton.edu/~jiadeng/ 

(71)加州理工州立高校教学Andrew Zisserman: http://www.robots.ox.ac.uk/~az/ 

(72)United Kingdomleeds大学商量员马克 伊芙ringham:http://www.comp.leeds.ac.uk/me/ 

(73)英帝国天天津大学学讲授Chris 威尔iam: http://homepages.inf.ed.ac.uk/ckiw/ 

(74)微软麻省理工探究院商量员约翰 Winn: http://johnwinn.org/ 

(75)俄勒冈理教院讲授Monson H.Hayes:http://savannah.gatech.edu/people/mhayes/index.html 

(76)微软澳大比什凯克探究院钻探员孙剑:http://research.microsoft.com/en-us/people/jiansun/ 

(77)微软澳国钻探院研讨员马毅:http://research.microsoft.com/en-us/people/mayi/ (78)大不列颠及北爱尔兰联合王国哥伦比亚大学教学戴维 Lowe: http://www.cs.ubc.ca/~lowe/ 

(79)U.K.吉达大学教师鲍勃 Fisher: http://homepages.inf.ed.ac.uk/rbf/ 

(80)加州大学San Diego分校教师Serge J.Belongie:http://cseweb.ucsd.edu/~sjb/ 

(81)阿肯色大学教书Charles 奥德赛.Dyer: http://pages.cs.wisc.edu/~dyer/ 

(82)华沙大学教师Allan.Jepson: http://www.cs.toronto.edu/~jepson/ 

(83)伦斯勒理哲高校教师Qiang Ji: http://www.ecse.rpi.edu/~qji/ 

(84)CMU研究员Daniel Huber: http://www.ri.cmu.edu/person.html?person_id=123

 (85)芝加哥高校教师:戴维 J.Fleet: http://www.cs.toronto.edu/~fleet/ 

(86)London高校玛丽女皇大学教授Andrea Cavallaro:http://www.eecs.qmul.ac.uk/~andrea/ 

(87)布鲁塞尔大学教书Kyros Kutulakos: http://www.cs.toronto.edu/~kyros/ 

(88)杜克大学讲授Carlo 汤姆asi: http://www.cs.duke.edu/~tomasi/ 

(89)(89)CMU教授Martial Hebert: http://www.cs.cmu.edu/~hebert/ 

(90)(90)MIT助教Antonio Torralba: http://web.mit.edu/torralba/www/

(91) (91)耶路撒冷希伯来高校研讨员Yasel Yacoob: http://www.umiacs.umd.edu/users/yaser/ (92)康奈尔高校讲授Ramin Zabih: http://www.cs.cornell.edu/~rdz/

(93)CMU硕士田渊栋: http://www.cs.cmu.edu/~yuandong/ 

(94)(94)CMU副教授Srinivasa Narasimhan: http://www.cs.cmu.edu/~srinivas/ 

(95)(95)CMU大学ILIM实验室:http://www.cs.cmu.edu/~ILIM/ 

(96)(96)哥大讲授Sheer K.Nayar: http://www.cs.columbia.edu/~nayar/ 

(97)(97)三菱(三菱)电子商讨院商讨员Fatih Porikli :http://www.porikli.com/ 

(98)(98)康奈尔高校教授丹尼尔勒 赫特enlocher:http://www.cs.cornell.edu/~dph/ 

(99)(99)南大讲授周志华:http://cs.nju.edu.cn/zhouzh/index.htm 

(100)(100)法兰克福Toyota技术研讨所助理员教师Devi Parikh: http://ttic.uchicago.edu/~dparikh/index.html (101)瑞士联邦理文大学大学生后赫尔穆特 Grabner:http://www.vision.ee.ethz.ch/~hegrabne/#Short_CV

(102)香港(Hong Kong)中大讲授贾佳亚:http://www.cse.cuhk.edu.hk/~leojia/index.html

(103)威斯康星麦迪逊分校州立高校副教师吴建鑫:http://c2inet.sce.ntu.edu.sg/Jianxin/index.html

(104)GE钻探院讨论员李关:http://www.cs.unc.edu/~lguan/

(105)内布拉斯加理历史高校教书Monson Hayes:http://savannah.gatech.edu/people/mhayes/

(106)图片检索国际会议VOC(微软哈佛斟酌院协会):http://pascallin.ecs.soton.ac.uk/challenges/VOC/

(107)机器视觉开源处理库汇总:http://archive.cnblogs.com/a/2217609/

(108)Brown大学教书本杰明 Kimia: http://www.lems.brown.edu/kimia.html 

(109)数据堂-图像处理有关的样本数量:http://www.datatang.com/data/list/602026/p1

(110)东软根据CV的汽车帮忙驾乘系统:http://www.neusoft.com/cn/solutions/1047/

(111)俄亥俄大学教学Rema Chellappa:http://www.cfar.umd.edu/~rama/

(112)洛杉矶丰田(Toyota)商讨中央助理员教授Devi Parikh:http://ttic.uchicago.edu/~dparikh/index.html

(113)加州洛杉矶分校高校助理员教师石建波:http://www.cis.upenn.edu/~jshi/

 

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