计算机视觉领域的一些牛人博客.
五个使用计算机视觉技术的实用案例
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五个使用计算机视觉技术的实用案例1. 人脸识别技术的应用案例人脸识别技术是一种基于计算机视觉的技术,通过对人脸图像进行分析、识别和比对,可以实现多种实用功能。
以下是五个使用人脸识别技术的实用案例:首先,人脸识别技术在安全领域有广泛应用。
例如,很多公共场所使用人脸识别技术来识别和监控犯罪嫌疑人或失踪人员。
警方可以通过比对人脸数据库中的图像,迅速找到目标人物并采取相应的行动。
此外,人脸识别技术还可以应用于智能门禁系统,只有经过授权的人脸才能解锁进入某些特定区域,提高了安全性。
其次,人脸识别技术在金融界也有重要应用。
银行和金融机构可以利用人脸识别技术进行客户身份验证,确保进行交易的人是合法用户。
这不仅可以减少身份欺诈和交易风险,还提高了金融服务的便利性和效率。
此外,一些支付平台也开始采用人脸识别技术,使用户可以通过面部扫描完成支付,简化了支付流程,增加了安全性。
第三,人脸识别技术在医疗领域有诸多应用。
例如,医院可以使用人脸识别技术来识别和管理患者信息,提供个性化、高效的医疗服务。
此外,人脸识别技术还可以帮助医生快速准确地诊断疾病。
通过分析患者的面部特征,可以判断是否存在临床症状,并提供及时的治疗建议。
第四,人脸识别技术在教育领域也有广泛应用。
许多学校利用人脸识别技术进行考试监控,防止作弊行为的发生。
此外,人脸识别技术还可以用于学生考勤管理,自动记录学生的出勤情况,方便教师和家长进行管理和监督。
同时,一些教育机构还利用人脸识别技术来开展个性化教育研究,根据学生的面部表情和反应,了解其学习兴趣和困难,提供针对性的教学内容和方法。
最后,人脸识别技术在商业领域也有广泛应用。
零售行业可以使用人脸识别技术来进行顾客行为分析,了解顾客的购买习惯和偏好,从而提供个性化的营销策略。
此外,人脸识别技术还可以应用于智能广告牌和智能导购机器人,根据顾客的性别、年龄和情绪等信息,展示相关的广告和产品,提升消费者体验和销售效果。
机器学习领域的知名人物和论文
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机器学习领域的知名人物和论文机器学习作为人工智能领域的重要分支及研究方向,不断涌现出许多杰出的知名人物以及具有重要影响力的论文。
这些人物和论文在推动机器学习技术发展和应用方面起到了重要的作用。
本文将介绍几位机器学习领域的知名人物以及他们的重要论文,带领读者了解机器学习领域的发展脉络和重要思想。
1. Andrew Ng(吴恩达)在机器学习领域,Andrew Ng无疑是一个家喻户晓的人物。
他是斯坦福大学的教授,并且曾经是谷歌的首席科学家。
他的重要贡献之一是创建了Coursera上非常著名的机器学习课程,该课程使得机器学习技术的学习变得更加便捷和可普及。
他的学术研究涉及深度学习、神经网络以及数据挖掘等领域。
他的论文《Deep Learning》被广泛引用,对深度学习领域的发展起到了重要推动作用。
2. Geoffrey Hinton(杰弗里·辛顿)Geoffrey Hinton被誉为“深度学习之父”,他是深度学习领域的杰出研究者和学者。
他的重要贡献之一是开发了BP(Backpropagation)算法,该算法为神经网络的训练提供了有效的方法。
他还提出了“Dropout”技术,通过随机丢弃一些神经元的方式来防止神经网络的过拟合问题。
他的论文《Deep Neural Networks for Acoustic Modeling in Speech Recognition》对语音识别等领域产生了巨大的影响。
3. Yoshua BengioYoshua Bengio是加拿大蒙特利尔大学教授,也是深度学习领域的重要人物之一。
他在深度学习领域的贡献源远流长。
他的论文《Learning Deep Architectures for AI》介绍了深度学习的概念和技术,并提出了一种深度置信网络(Deep Belief Networks)的训练方法。
这篇论文的发表引发了深度学习的研究和应用的热潮。
4. Ian GoodfellowIan Goodfellow是深度学习领域的年轻研究者,其主要贡献是提出了生成对抗网络(GAN)的概念。
机器视觉大牛
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机器视觉方向的明星人物介绍/forum.php?mod=viewthread&tid=5653&fromuid=2664CV人物1:Jianbo Shi史建波毕业于UC Berkeley,导师是Jitendra Malik。
其最有影响力的研究成果:图像分割。
其于2000年在PAMI上多人合作发表”Noramlized cuts and image segmentation”。
这是图像分割领域内最经典的算法。
主页:/~jshi/ 和/~jshi/CV人物2:Kristen Grauman毕业于MIT,导师是Trevor Darrell。
其最有影响力的研究成果:Pyramid Match Kernel,用于图像匹配。
她和Darrell在2005年CVPR合作发表了”The Pyramid Match Kernel: Discriminative Classification with Sets of Image Features”。
金字塔匹配核函数可快速搜索两个特征集合之间匹配的特征,可应用于图像匹配、物体识别,是该领域经典算法之一。
2011年Marr奖得主。
主页:/~grauman/CV人物3:Irfan Essa现任教于Georgin Tech佐治亚理工大学,毕业于MIT,其最有影响力的研究成果:人脸表情识别。
Essa和Alex Penland 在1997年PAMI合作发表了”Coding, analysis,interpretation,and recognition of facial expression”, 结合了几何模型和面部肌肉无力模型,用来描述脸部结构。
主页:/people/irfan-essaCV人物4:Matthew Turk毕业于MIT,最有影响力的研究成果:人脸识别。
其和Alex Pentland 在1991年发表了”Eigenfaces for Face Recognition”.该论文首次将PCA(Principal Component Analysis)引入到人脸识别中,是人脸识别最早期最经典的方法,且被人实现,开源在OpenCV 了。
计算机视觉40例配套资源
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计算机视觉40例配套资源计算机视觉是一门涉及图像和视频处理的领域,它在许多领域都有广泛的应用,如医学影像分析、自动驾驶、安防监控等。
以下是一些计算机视觉的配套资源,涵盖了不同方面的学习和研究:1. 书籍,《计算机视觉,算法和应用》(Richard Szeliski 著)、《计算机视觉,模型、学习和推理》(Simon J.D. Prince 著)等是学习计算机视觉的经典教材,可以帮助初学者建立扎实的基础。
2. 学术期刊和会议,IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence (TPAMI)、Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)等期刊和会议是了解最新研究成果和趋势的重要资源。
3. 开源软件和库,OpenCV、TensorFlow、PyTorch等是常用的计算机视觉开发工具,提供了丰富的算法和示例代码。
4. 在线课程和教学视频,Coursera、edX等平台上有许多优质的计算机视觉课程,如斯坦福大学的CS231n、吴恩达的深度学习课程等。
5. 学术论文和研究报告,阅读最新的计算机视觉领域的学术论文和研究报告,可以了解当前研究热点和前沿技术。
6. 开放数据集,ImageNet、COCO、MNIST等公开数据集是进行计算机视觉算法验证和比较的重要资源。
7. 社区论坛和博客,在Stack Overflow、GitHub、Medium等平台上参与讨论和分享经验,可以获取实践经验和解决问题的方法。
8. 实验室和研究中心,一些大学和研究机构的计算机视觉实验室和研究中心会定期举办讲座、研讨会和学术交流活动,是交流和学习的重要场所。
以上资源涵盖了书籍、期刊、软件、课程、数据集、论文、社区和实验室等多个方面,可以帮助学习者全面系统地了解和学习计算机视觉领域的知识和技术。
希望这些资源对你有所帮助!。
滕范文简介
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滕范文简介滕范文,男,汉族,1965年出生于江苏省南京市,现为南京大学教授、博士生导师。
主要从事计算机视觉、机器学习、等领域的研究工作,是国内外知名的学者之一。
教育背景滕范文于1983年考入南京大学计算机科学系,1987年本科毕业后留校任教。
1990年赴美国加州大学圣地亚哥分校攻读博士学位,1995年获得计算机科学博士学位。
期间,他曾在美国IBM研究院、微软亚洲研究院等知名企业和研究机构工作和访问。
研究方向滕范文的研究方向主要包括计算机视觉、机器学习、等领域。
他在这些领域的研究成果得到了国内外同行的广泛认可和高度评价。
计算机视觉计算机视觉是指让计算机通过摄像头等设备获取图像或视频,并对其进行分析和理解的技术。
滕范文在计算机视觉领域的研究工作主要包括目标检测、图像分割、人脸识别等方面。
他提出了一系列有效的算法和模型,取得了较好的实验效果。
机器学习机器学习是指让计算机通过学习数据和模式,自动提取特征和规律,并进行预测和决策的技术。
滕范文在机器学习领域的研究工作主要包括深度学习、强化学习等方面。
他提出了一些创新性的方法和模型,取得了较好的实验效果。
是指让计算机具备类似人类的智能和思维能力,能够自主地学习、推理和决策的技术。
滕范文在领域的研究工作主要包括自然语言处理、知识图谱等方面。
他提出了一些创新性的方法和模型,取得了较好的实验效果。
学术成果滕范文在计算机视觉、机器学习、等领域的研究工作取得了丰硕的成果,发表了大量高水平的学术论文,获得了多项国内外学术奖励和荣誉。
学术论文滕范文发表的学术论文数量众多,其中不乏高水平的国际期刊和会议论文。
以下是他近年来发表的一些代表性论文:•Teng F, Zhang Y, Zhang C, et al. Multi-scale FCN with cascaded instance aware segmentation for arbitrary oriented word spotting in the wild. IEEE Transactions on Image Processing, 2019, 28: 1827-1840.•Teng F, Zhang Y, Zhang C, et al. Learning to segment text regions in natural images with edge-aware convolutional neural networks. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 2018, 40: 2881-2894.•Teng F, Zhang Y, Zhang C, et al. Multi-scale FCN with cascaded instance aware segmentation for arbitrary oriented word spotting in the wild. IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, 2017: 2285-2294.•Teng F, Zhang Y, Zhang C, et al. Robust text detection in natural images with edge-enhanced maximally stable extremal regions. IEEE Transactions on Image Processing, 2016, 25: 2554-2567.学术奖励和荣誉滕范文的学术成果得到了国内外同行的广泛认可和高度评价,获得了多项国内外学术奖励和荣誉。
计算机视觉的十大算法

计算机视觉的十大算法计算机视觉的十大算法包括:1.卷积神经网络:这是计算机视觉领域最重要的算法之一,通过学习和提取图像中的特征,实现图像分类、目标检测和图像分割等任务。
2.支持向量机:这是一种监督学习算法,广泛应用于图像分类和目标检测。
它通过构建一个最优的超平面来实现分类任务,具有较高的准确性和泛化能力。
3.主成分分析:这是一种常用的降维算法,用于减少图像数据的维度。
它通过找到数据集中的主要特征,将高维数据映射到低维空间中,从而实现图像压缩和特征提取。
4.卡尔曼滤波器:这是一种用于估计系统状态的算法,常用于目标跟踪和运动估计。
它通过融合传感器测量值和系统模型,实现对目标位置和速度等状态的准确估计。
5.随机森林:这是一种集成学习算法,由多个决策树组成。
通过对每个决策树的投票结果进行整合,实现图像分类和目标检测等任务。
6.图像分割算法:这是将图像划分为不同区域的过程,常用于目标检测和图像处理。
有许多图像分割算法,如基于阈值的分割、基于边缘的分割和基于区域的分割等。
7.特征点检测与描述:这是计算机视觉中的重要任务,用于在图像中找到具有独特性质的关键点。
直方图均衡化:这是一种用于增强图像对比度的方法,通过重新分配图像的灰度级,使得图像的直方图更加平坦。
8.背景建模:这是一种用于提取图像中前景目标的算法,常用于视频监控和运动检测。
通过对连续帧图像进行比较,提取出动态变化的目标区域。
9.深度学习:深度学习是一种基于神经网络的机器学习方法,通过多层次的神经网络结构实现对图像的分类和识别。
深度学习在计算机视觉领域取得了巨大的突破。
这些算法在计算机视觉领域中都有广泛的应用,并在不同的任务中发挥着重要的作用。
计算机视觉技术的常见应用领域及案例分析
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计算机视觉技术的常见应用领域及案例分析计算机视觉技术是人工智能领域中的一个重要分支,通过利用数字图像处理技术和机器学习算法,使计算机能够像人类一样进行视觉感知和理解。
计算机视觉技术广泛应用于各个领域,包括工业制造、医疗保健、交通、农业、安防等。
本文将深入探讨计算机视觉技术在这些领域中的常见应用及相关案例分析。
首先,工业制造是计算机视觉技术的主要应用领域之一。
在工业生产中,计算机视觉技术能够实现对产品质量的快速、准确检测。
例如,在一些汽车工厂中,计算机视觉技术常用于对汽车外观缺陷的检测,如漆面划痕、凹陷等。
通过训练机器学习模型,计算机可以自动识别并分析这些缺陷,从而提高产品的质量和生产效率。
其次,医疗保健领域也是计算机视觉技术的重要应用领域之一。
计算机视觉技术在医学影像分析、疾病诊断等方面具有巨大潜力。
例如,在医学影像分析中,计算机视觉技术可以帮助医生快速、准确地检测出肿瘤、病变等疾病迹象。
通过对大量医学影像数据的学习和分析,计算机可以识别出潜在的异常区域,提供辅助诊断的依据。
此外,计算机视觉技术还可以应用于手术机器人的操作控制和辅助手术等方面,提高手术的精确度和安全性。
交通领域也是计算机视觉技术的典型应用领域之一。
交通监控、交通管理、自动驾驶等都离不开计算机视觉技术的支持。
例如,在交通监控中,计算机视觉技术可以识别并跟踪交通场景中的车辆、行人等,实现关键时刻的预警和智能管理。
自动驾驶领域则利用计算机视觉技术实现对道路、障碍物的感知和理解,从而实现智能导航和自动驾驶功能。
农业领域也是计算机视觉技术广泛应用的领域之一。
在现代农业生产中,计算机视觉技术可以帮助农民快速、准确地识别和监测农作物的生长状态、病虫害等信息。
通过对农田图像的分析和处理,计算机可以给出农民相应的农业决策和管理建议,提高农作物的产量和质量。
此外,在农业机械化领域,计算机视觉技术还可以实现对农业机械的自主导航和智能操作。
最后,安防领域是计算机视觉技术广泛应用的领域之一。
计算机视觉的应用案例
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计算机视觉的应用案例计算机视觉(Computer Vision)是计算机科学与人工智能领域中一个重要的研究方向,涉及通过计算机模拟和理解人类视觉系统的能力,使计算机能够感知、理解和解释图像和视频。
随着技术的不断进步和应用领域的拓展,计算机视觉在各行各业中得到了广泛的应用。
本文将介绍一些计算机视觉的应用案例。
一、面部识别技术在安全监控中的应用面部识别技术是计算机视觉领域中的一个重要研究方向,通过对人脸图像进行分析和比对,可以实现对个体身份的自动识别。
面部识别技术在安全监控领域被广泛应用,例如在机场、火车站等公共场所,通过安装摄像头并结合面部识别算法,可以实现自动监测、识别和追踪可疑人员,提高安全保障水平。
二、无人驾驶技术中的视觉感知无人驾驶技术是近年来备受瞩目的领域之一,计算机视觉在其中起到了关键作用。
通过搭载在汽车上的摄像头、传感器等设备,计算机视觉系统可以实时感知周围环境并作出相应的决策,例如识别和跟踪其他车辆、行人以及交通信号灯,以确保行车安全和效率。
三、医学影像识别的应用计算机视觉在医学影像识别领域也有广泛的应用。
医学影像识别主要涉及对CT、MRI、X光等医学图像进行分析和识别,通过计算机视觉算法,可以实现疾病早期发现、疾病部位的定位和分析等功能。
例如,在肺癌诊断中,计算机视觉技术可以帮助医生对肺部CT图像进行自动分析,准确定位和量化病变,提高诊断的准确性和效率。
四、安防监控中的行为分析除了面部识别技术,计算机视觉还可以应用于安防监控中的行为分析。
通过对视频图像的分析,可以识别和跟踪特定的行为模式,如异常行为、闯入等,及时发出预警并采取相应的措施。
这种技术在银行、商场、社区等场所的安防监控中有着广泛的应用。
五、增强现实中的虚拟对象融合计算机视觉在增强现实(Augmented Reality)中有着重要的应用。
增强现实是一种通过在真实世界中叠加虚拟对象的技术,借助计算机视觉算法可以实现对真实场景的感知和虚拟对象的融合。
计算机视觉一些牛人博客
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计算机视觉领域的一些牛人博客,超有实力的研究机构等的网站链接---个人整理分类:计算机视觉2014-01-13 10:47 4137人阅读评论(1) 收藏举报以下链接是关于计算机视觉(ComputerVision, CV)相关领域的网站链接,其中有CV牛人的主页,CV研究小组的主页,CV领域的paper,代码,CV领域的最新动态,国内的应用情况等等。
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总之,我认为,知识只有分享才能产生更大的价值,真诚希望下面的链接能对朋友们有所帮助。
(1)googleResearch;/index.html(2)MIT博士,汤晓欧学生林达华;/dhlin/index.html(3)MIT博士后Douglas Lanman;/~dlanman/(4)opencv中文网站;/index.php/%E9%A6%96%E9%A1%B5(5)Stanford大学vision实验室;/research.html(6)Stanford大学博士崔靖宇;/~jycui/(7)UCLA教授朱松纯;/~sczhu/(8)中国人工智能网;/(9)中国视觉网;/(10)中科院自动化所;/(11)中科院自动化所李子青研究员;/users/szli/(12)中科院计算所山世光研究员;/user/sgshan/(13)人脸识别主页;/(14)加州大学伯克利分校CV小组;/Research/P ...CS/vision/(15)南加州大学CV实验室;/USC-Computer-Vision.html(16)卡内基梅隆大学CV主页;/afs/cs/project/ci ... ision.html(17)微软CV研究员Richard Szeliski;/en-us/um/people/szeliski/(18)微软亚洲研究院计算机视觉研究组;/en-us/groups/vc/(19)微软剑桥研究院ML与CV研究组;/en-us/gro ... fault.aspx(20)研学论坛;/(21)美国Rutgers大学助理教授刘青山;/~qsliu/(22)计算机视觉最新资讯网;/(23)运动检测、阴影、跟踪的测试视频下载;/share/detail/18903287(24)香港中文大学助理教授王晓刚;.hk/~xgwang/(25)香港中文大学多媒体实验室(汤晓鸥); .hk/(26)U.C. San Diego. computer vision;/content/home(27)CVonline; /rbf/CVonline/(28)computer vision software; /info/software.html(29)Computer Vision Resource; /(30)computer vision research groups;/info/groups.html(31)computer vision center; /cvcnews(32)浙江大学图像技术研究与应用(ITRA)团队:/(33)自动识别网:/(34)清华大学章毓晋教授:/publish/ee/4157/2010/20101217173552339241557/2010121 7173552339241557_.html(35)顶级民用机器人研究小组Porf.Gary领导的WillowGarage:/(36)上海交通大学图像处理与模式识别研究所:/(37)上海交通大学计算机视觉实验室刘允才教授:/(38)德克萨斯州大学奥斯汀分校助理教授Kristen Grauman :/~grauman/(39)清华大学电子工程系智能图文信息处理实验室(丁晓青教授):/auto/index.asp(40)北京大学高文教授:/htm-gaowen/(41)清华大学艾海舟教授:/cn/aihz(42)中科院生物识别与安全技术研究中心:/china/index%20CH.asp(43)瑞士巴塞尔大学Thomas Vetter教授:http://informatik.unibas.ch/personen/vetter_t.html(44)俄勒冈州立大学Rob Hess博士:/hess/(45)深圳大学于仕祺副教授:/(46)西安交通大学人工智能与机器人研究所:/(47)卡内基梅隆大学研究员Robert T.Collins:/~rcollins/home.html#Background(48)MIT博士Chris Stauffer:/stauffer/Home/index.php(49)美国密歇根州立大学生物识别研究组(Anil K. Jain教授):/rgroups/biometrics/(50)美国伊利诺伊州立大学Thomas S.Huang:/directory/t-huang1(51)武汉大学数字摄影测量与计算机视觉研究中心:/index.asp(52)瑞士巴塞尔大学Sami Romdhani助理研究员:http://informatik.unibas.ch/personen/romdhani_sami/(53)CMU大学研究员Yang Wang:/~wangy/home.html(54)英国曼彻斯特大学Tim Cootes教授:/staff/timothy.f.cootes/(55)美国罗彻斯特大学教授Jiebo Luo:/u/jluo/(56)美国普渡大学机器人视觉实验室:https:///RVL/Welcome.html(57)美国宾利州立大学感知、运动与认识实验室:/home/home.shtml(58)美国宾夕法尼亚大学GRASP实验室:https:///(59)美国内达华大学里诺校区CV实验室:/CVL/index.php(60)美国密西根大学vision实验室:/vision/index.html(61)University of Massachusetts(麻省大学),视觉实验室:/index.html(62)华盛顿大学博士后Iva Kemelmacher:/homes/kemelmi(63)以色列魏茨曼科技大学RonenBasri: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研究员张正友:/en-us/um/people/zhang/(66)中科院自动化所医学影像研究室:/(67)中科院田捷研究员:/tian/(68)微软Redmond研究院研究员SimonBaker:/en-us/people/sbaker/(69)普林斯顿大学教授李凯:/~li/(70)普林斯顿大学博士贾登:/~jiadeng/(71)牛津大学教授Andrew Zisserman:/~az/(72)英国leeds大学研究员Mark Everingham:/me/(73)英国爱丁堡大学教授Chris William: /ckiw/(74)微软剑桥研究院研究员John Winn: /(75)佐治亚理工学院教授Monson H.Hayes:/people/mhayes/index.html(76)微软亚洲研究院研究员孙剑:/en-us/people/jiansun/(77)微软亚洲研究院研究员马毅:/en-us/people/mayi/(78)英国哥伦比亚大学教授David Lowe: http://www.cs.ubc.ca/~lowe/(79)英国爱丁堡大学教授Bob Fisher: /rbf/(80)加州大学圣地亚哥分校教授Serge J.Belongie:/~sjb/(81)威斯康星大学教授Charles R.Dyer: /~dyer/(82)多伦多大学教授Allan.Jepson: /~jepson/(83)伦斯勒理工学院教授Qiang Ji: /~qji/(84)CMU研究员Daniel Huber: /person.html?person_id=123(85)多伦多大学教授:David J.Fleet: /~fleet/(86)伦敦大学玛丽女王学院教授Andrea Cavallaro:/~andrea/(87)多伦多大学教授Kyros Kutulakos: /~kyros/(88)杜克大学教授Carlo Tomasi: /~tomasi/(89)CMU教授Martial Hebert: /~hebert/(90)MIT助理教授Antonio Torralba: /torralba/www/(91)马里兰大学研究员Yasel Yacoob: /users/yaser/(92)康奈尔大学教授Ramin Zabih: /~rdz/(93)CMU博士田渊栋: /~yuandong/(94)CMU副教授Srinivasa Narasimhan: /~srinivas/(95)CMU大学ILIM实验室:/~ILIM/(96)哥伦比亚大学教授Sheer K.Nayar: /~nayar/(97)三菱电子研究院研究员Fatih Porikli :/(98)康奈尔大学教授Daniel Huttenlocher:/~dph/(99)南京大学教授周志华:/zhouzh/index.htm(100)芝加哥丰田技术研究所助理教授DeviParikh: /~dparikh/index.html(101)瑞士联邦理工学院博士后HelmutGrabner: http://www.vision.ee.ethz.ch/~hegrabne/#Short_CV(102)香港中文大学教授贾佳亚:.hk/~leojia/index.html(103)南洋理工大学副教授吴建鑫:.sg/Jianxin/index.html (104)GE研究院研究员李关:/~lguan/(105)佐治亚理工学院教授Monson Hayes:/people/mhayes/(106)图片检索国际会议VOC(微软剑桥研究院组织): /challenges/VOC/(107)机器视觉开源处理库汇总:/a/2217609/(108)布朗大学教授Benjamin Kimia: /kimia.html(109)数据堂-图像处理相关的样本数据:/data/list/602026/p1 (110)东软基于CV的汽车辅助驾驶系统:/cn/solutions/1047/(111)马里兰大学教授Rema Chellappa:/~rama/(112)芝加哥丰田研究中心助理教授Devi Parikh:/~dparikh/index.html(113)宾夕法尼亚大学助理教授石建波:/~jshi/(114)比利时鲁汶大学教授Luc Van Gool:http://www.vision.ee.ethz.ch/members/get_member.cgi?id=1,http://www.vision.ee.ethz.ch /~vangool/(115)行人检测主页:/(116)法国学习算法与系统实验室Basilio Noris博士:http://lasa.epfl.ch/people/member.php?SCIPER=129576http://mldemos.epfl.ch/(117)美国马里兰大学LARRY S.DAVIS教授:/~lsd/(118)计算机视觉论文分类导航:/bibliography/contents.html(119)计算机视觉分类信息导航:/(120)西班牙马德里理工大学博士Marcos Nieto:/(121)香港理工大学副教授张磊:.hk/~cslzhang/(122)以色列技术学院教授Michael Elad:http://www.cs.technion.ac.il/~elad/(123)韩国启明大学计算机视觉与模式识别实验室:http://cvpr.kmu.ac.kr/(124)英国诺丁汉大学Michel Valstar博士:/~mfv/(125)卡内基梅隆大学Takeo Kanade教授:/people/kanade_takeo.html(126)微软学术搜索:/(127)比利时天主教鲁汶大学Radu Timofte博士:http://homes.esat.kuleuven.be/~rtimofte/,交通标志检测,定位,3D跟踪(128)迪斯尼匹兹堡研究院研究员:Iain Matthews:/iainm/Home.html /person.html?type= ... son_id=741 AAM,三维重建(129)康奈尔大学视觉与图像分析组:/医学图像处理(130)密西根州立大学生物识别研究组:/biometrics/人脸识别、指纹识别、图像检索(131)柏林科技大学计算机视觉与遥感实验室:http://www.cv.tu-berlin.de/menue/computer_vision_remote_sensing/parameter/en/图像分析、物体重建、基于图像的表面测量、医学图像处理(132)英国布里斯托大学数字多媒体研究组:/Research/Digitalmedia/运动检测与跟踪、视频压缩、3D重建、字符定位(133)英国萨利大学视觉、语音与信号处理中心:/cvssp/人脸识别、监控、3D、视频检索、(134)北卡莱罗纳大学教堂山分校Marc Pollefeys教授:/~marc/基于视频的3D模型生成、相机标定、运动检测与分析、3D重建(135)澳大利亚国立大学Richard Hartley教授:.au/~hartley/运动估计、稀疏子空间、跟踪、(136)百度技术副总监于凯:http://www.dbs.ifi.lmu.de/~yu_k/深度学习,稀疏表示,图像分类(137)西安电子科技大学高新波教授:/xbgao/index.html质量评判、水印、稀疏表示、超分辨率(138)加州大学伯克利分校Michael I.Jordan教授:/~jordan/机器学习(139)加州理工行人检测相关资料:/Image_Datasets/CaltechPedestrians/(140)微软Redmond研究院研究员Piotr Dollar: /~pdollar/行人检测、特征提取、(141)视觉计算研究论坛:/bbs/中科院视觉计算研究小组的论坛(142)美国坦桑尼亚州立大学稀疏学习软件包:/~jye02/Software/SLEP/index.htm稀疏学习(143)美国加州大学圣地亚哥分校Jacob Whitehill博士:/~jake/机器学习(144)美国布朗大学Michael J.Black教授:/~black/人的姿态估计和跟踪(145)美国加州大学圣地亚哥分校David Kriegman教授:/~kriegman/人脸识别(146)南加州大学Paul Debevec教授:/~debevec/或/将CV和CG结合研究人脸捕捉重建技术(147)伊利诺伊大学D.A.Forsyth教授:/~daf/三维重建(148)英国牛津大学Ian Reid教授:/~ian/跟踪和机器人导航(149)CMU大学Alyosha Efros 教授: https:///~efros/图像纹理合成(150)加州大学伯克利分校Jitendra Malik教授:/~malik/轮廓检测、图像/视频分割、图形匹配、目标识别(151)MIT教授William Freeman:/billf/应用于CV的ML、可视化感知的贝叶斯模型、计算摄影学;最有影响力的研究成果:图像纹理合成(152)CMU博士Henry Schneiderman:/~hws/目标检测和识别;最有影响力的研究成果:目标检测;2000年CVPR上发表了”A statistical method for 3D object detection applied to faces and cars”。
拜读一下计算机界牛人前辈们
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拜读一下计算机界牛人前辈们--转2010年08月13日星期五 10:44 P.M.Bill Joy, 前任Sun的首席科学家,当年在Berkeley时主持开发了最早版本的BSD。
他还是vi和csh的作者。
当然,Csh Programming Considered Harmful 是另一个话题乐。
据说他想看看自己能不能写个操作系统,就在三天里写了个自己的Unix, 也就是BSD的前身。
当然是传说了,但足见他的功力。
另一个传说是,1980年初的时候,DARPA让BBN在Berkley Unix里加上BBN开发的TCP/IP代码。
但当时还是研究生的B伯伯怒了,拒绝把BBN TCP/IP 加入BSD,因为他觉得BBN的TCP/IP写得不好。
于是B伯伯出手了,端的是一箭封喉,很快就写出了高性能的伯克利版TCP/IP。
当时BBN和DARPA签了巨额合同开发TCP/IP Stack,谁知他们的代码还不如一个研究生的好。
于是他们开会。
只见当时B伯伯穿个T-shirt出现在会议室(当时穿T-shirt不象现在,还是相当散漫的哈)。
只见BBN问:你怎么写出来的?而B伯伯答:简单,你读协议,然后编程就行了。
最令偶晕倒的是,B伯伯硕士毕业后决定到工业界发展,于是就到了当时只有一间办公室的Sun, 然后他就把Sparc设计出来乐。
象这种软硬通吃的牛人,想不佩服都不行的说。
据Bill Joy的同事说,一般开会的时候B伯伯总是拿一堆杂志漫不经心地读。
但往往在关键之处,B伯伯发言,直切要害,提出漂亮的构想,让同事们彻底崩溃。
对了,他还是Java Spec和JINI的主要作者之一。
John Carmack,ID Software的founder和Lead Programmer。
上个月和一个搞图形的师兄聊天,他竟然不知道John Carmack, 也让偶大大地晕了一把。
不过也许搞研究的和搞实战的多少有些隔吧。
想必喜欢第一人称射击游戏的都知道J哥哥。
计算机视觉技术的应用领域与案例分享
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计算机视觉技术的应用领域与案例分享计算机视觉技术是人工智能领域中的一个重要分支,它通过利用计算机和相应算法,使计算机能够模拟和理解人类视觉系统,从而对图像或视频进行分析和理解。
随着计算机视觉技术的飞速发展,它已经在各个领域得到广泛应用,为人们的生产和生活带来了诸多便利与创新。
本文将介绍计算机视觉技术的应用领域以及一些案例分享。
1. 工业制造:计算机视觉技术在工业制造中具有广泛的应用。
例如,通过使用计算机视觉系统,可以自动检测和分类产品缺陷,提高生产线上产品质量的准确性和效率。
此外,计算机视觉技术还可以在产品装配过程中辅助机器人进行精确定位和操作,实现高效的自动化生产。
2. 智能交通:计算机视觉技术在智能交通领域的应用也越来越常见。
例如,交通监控系统利用计算机视觉技术可以实时监测道路交通状况,包括车辆流量、路况情况等,并及时做出相应调整,提高交通流畅性和安全性。
此外,计算机视觉技术还可以用于车辆识别和自动驾驶技术的开发,为未来智能交通提供支持。
3. 医疗诊断:计算机视觉技术在医疗领域的应用有着巨大的潜力。
例如,通过对医学影像进行图像分析和处理,计算机视觉系统可以辅助医生进行病灶检测、疾病诊断和手术规划等工作,提高医疗诊断的准确性和效率。
另外,计算机视觉技术还可以用于电子病历管理和医疗机器人等领域的发展,为医疗行业带来更多创新。
4. 安防监控:计算机视觉技术在安防监控中的应用是广为人知的。
利用计算机视觉技术,安防监控系统可以实时监测监控画面中的异常事件,并及时报警和采取应对措施。
例如,人脸识别技术可以应用于公共场所的安检和门禁系统,实现人员身份的自动识别和管理。
此外,计算机视觉技术还可以与其他技术结合,如行为识别、运动检测等,提升安防监控的效果和智能化水平。
5. 增强现实:计算机视觉技术在增强现实(AR)领域的应用正在迅速发展。
通过结合虚拟图像和真实场景,计算机视觉系统可以实现对现实世界的增强和互动。
计算机视觉入门经典模型介绍

计算机视觉入门经典模型介绍计算机视觉(Computer Vision)是一门研究如何使计算机“看”和“理解”图像和视频的学科。
它利用计算机科学、机器学习和图像处理等多个领域的知识,通过模拟人类视觉系统的功能来实现对图像和视频的自动分析和理解。
在计算机视觉领域,存在许多经典模型,它们被广泛应用于图像分类、目标检测、物体识别、图像生成等任务。
本文将为您介绍一些计算机视觉入门经典模型。
一. 卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNN)卷积神经网络是计算机视觉中最重要的模型之一。
它由多个卷积层、池化层和全连接层组成。
卷积层主要用于提取图像的特征,在不同的卷积层中,模型可以学习到不同层次的特征表示,从低级特征(如边缘、纹理)到高级特征(如形状、物体)。
池化层用于减小特征图的尺寸,减少计算量。
最后,全连接层将提取到的特征映射到具体的类别或标签上。
二. 支持向量机(Support Vector Machine, SVM)支持向量机是一种非常有效的机器学习算法,广泛应用于图像分类和目标检测等任务。
它通过在特征空间中找到最优超平面来实现分类。
支持向量机具有良好的泛化性能,并且对于处理高维数据非常有效。
三. 区域卷积神经网络(Region-based Convolutional Neural Networks, R-CNN)R-CNN是一种经典的目标检测模型,它将图像分为多个区域,然后对每个区域进行卷积神经网络的特征提取和分类。
R-CNN相比传统的滑动窗口方法,在准确率上有了明显的提升。
然而,R-CNN的计算速度较慢,后续又出现了Fast R-CNN、Faster R-CNN等模型,进一步改进了目标检测的效率。
四. 生成对抗网络(Generative Adversarial Networks, GAN)生成对抗网络由生成器和判别器组成,通过两者的对抗学习,实现了图像生成的任务。
CV牛人主页及代码
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CV⽜⼈主页及代码⽜⼈主页(主页有很多论⽂代码)at UC San Diegoat MITat CMUat Microsoft Research New Englandat Univ.of Edinburghat UT Austinat TTI-Chicago (Marr Prize at ICCV2011)at Columbia Univ.at CalTechat UC San Diegoat Google/Youtube相关领域:at UCLAat Stanford Univ.⼤神们:at MITat Cambridgeat Univ. of British Columbiaat Univ. of Central Floridaat MSRAat K.U. Leuvenat U.C. Berkeleyat Brown Univ.重要研究组:at UC Berkeleyat Univ. of Oxfordat INRIAat Stanfordat EPFLat ETH Zurichat Seoul National Univ.at UC San Diegoat UC Santa Cruzat Univ. of Southern Californiaat Univ. of Central Floridaat Columbia Univ.at George Mason Univ.at Rutgers Univ.at Univ. of Bonnat Graz Univ. of Tech.at Vienna Univ. of Tech.at Medical Univ. of Viennaat CMUat Purdue Univ.潜⼒⽜⼈:atETH Zurichat Georgia Tech.at TTI-Chicagoat TTI-Chicagoat MITat UIUCat TU Darmstadtat Graz Univ. of Tech.at Univ. of Bonnat CASIA (PASCAL VOC 2010 Detection Challenge Winner)at FPFLat FPFL(1)googleResearch;(2)MIT博⼠,汤晓欧学⽣林达华;(3)MIT博⼠后Douglas Lanman;(4)opencv中⽂⽹站;(5)Stanford⼤学vision实验室;(6)Stanford⼤学博⼠崔靖宇;(7)UCLA教授朱松纯;(8)中国⼈⼯智能⽹;(9)中国视觉⽹;(10)中科院⾃动化所;(11)中科院⾃动化所李⼦青研究员;(12)中科院计算所⼭世光研究员;(13)⼈脸识别主页;(14)加州⼤学伯克利分校CV⼩组;for Graph Embedding Discriminant Analysis on Grassmannian Manifolds for Improved Image Set Matching (CVPR), 2011.for Optimal Local Basis: A Reinforcement Learning Approach for Face Recognition(IJCV), vol. 81, no. 2, pp. 191-204, 2009.⽜⼈bolg:CVonline李⼦青的⼤作:Markov Random Field Modeling in Computer VisionHandbook of Face Recognition (PDF)张正友的有关参数鲁棒估计著作:Parameter Estimation Techniques:A Tutorial with Application to Conic Fitting“计算机视觉中的⼏何”教程:Elements of Geometric Computer Vision有关马尔可夫蒙特卡罗⽅法的资料:An introduction to Markov chain Monte CarloMarkov Chain Monte Carlo for Computer Vision--- A tutorial at ICCV05有关独⽴成分分析(Independent Component Analysis , ICA)的资料:An ICA-PageFast ICAThe Kalman Filter (介绍卡尔曼滤波器的终极⽹页)Cached k-d tree search for ICP algorithms⼏个计算机视觉研究⼯具Machine Vision Toolbox for MatlabMatlab and Octave Function for Computer Vision and Image ProcessingBayes Net Toolbox for MatlabOpenCV (Chinese)Gandalf (A Computer Vision and Numerical Algorithm Labrary)CMU Computer Vision Home PageMachine Learning Resource LinksThe Bayesian Filtering LibraryOptical Flow Algorithm Evaluation (提供了⼀个动态贝叶斯⽹络框架,例如递归信息处理与分析、卡尔曼滤波、粒⼦滤波、序列蒙特卡罗⽅法等,C++写的) MATLAB code for ICP algorithm⽜⼈主页:朱松纯(Song-Chun Zhu)David Lowe (SIFT) (很帅的⼀个⽼头哦 ^ ^)Andrea Vedaldi (SIFT)Pedro F. FelzenszwalbDougla Dlanman (Brown的⼀个研究⽣,在其主页上搜集了⼤量算法教程和源码)Jianbo Shi (Ncuts 的始作俑者)Active Vision Group (Oxford的⼀个机器视觉研究团队,特⾊是SLAM,监视,导航)Juyang Weng(机器学习的专家,是其特⾊)Middlebury College‘s Stereo Vision Data SetIntelligent Vehicle:IVSourceRobot CarHow to Build a Robot: The Computer Vision Part收集的⼀般⽜⼈主页(带代码):Xiaofei He(machine learning code)YingNian Wu(active base model code)布朗⼤学计算机主页(可找到该校CS⽜⼈博客)Navneet Dalal(Histograms of Oriented Gradients for Human Detection )Paul Viola(Robust Real-time Object Detection)(包含该领域最权威的期刊和会议)这个是个⽜⼈关于计算机视觉⽅⾯。
计算机领域著名人物
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xx年xx月xx日
目录
• 计算机科学家 • 软件工程师 • 创业家和投资人 • 人工智能专家 • 计算机领域著名人物的影响和贡献
01
计算机科பைடு நூலகம்家
图灵
总结词
计算机科学之父、人工智能之父
详细描述
阿兰·图灵是计算机科学和人工智能领域的杰出先驱,被誉为“计算机科学之父”和“人工智能之父”。他提 出了图灵机的概念,这是一种理论上能够模拟任何计算过程的计算机模型。他还对人工智能领域做出了重要贡 献,提出了著名的“图灵测试”来评估人工智能是否具有人类智能水平。
微软对软件产业的影响和推动
推出Windows操作系统
01
微软开发的Windows操作系统是世界上使用最广泛的操作系
统之一,改变了人们使用计算机的方式。
推动办公软件的发展
02
微软开发的Office套件是全球广泛使用的办公软件,提高了工
作效率。
投资和合作推动技术进步
03
微软通过投资和合作与许多科技公司合作,推动了技术的进步
高德纳
总结词
算法大师、数据结构之父
详细描述
高德纳是计算机科学和软件工程领域的杰出专家,被誉 为“算法大师”和“数据结构之父”。他发明了许多经 典的算法和数据结构,如堆排序、二叉搜索树、平衡二 叉树等,对计算机科学的发展做出了重要贡献。他还撰 写了经典的教材《计算机程序设计艺术》,系统地总结 了计算机算法的设计方法和技巧。
林纳斯·托瓦兹
总结词
Linux之父,自由软件运动的领袖
详细描述
林纳斯·托瓦兹是Linux操作系统的创始人,也是自由软 件运动的领袖。他的思想和行动影响了整个计算机软件 领域,使得Linux操作系统逐渐成为全球最受欢迎的操 作系统之一。托瓦兹的理念和智慧,不仅推动了自由软 件运动的发展,而且对全球计算机领域产生了深远的影 响。他的领导力和创新精神,激励了无数的计算机科学 家和工程师,不断探索和创新,推动计算机软件的发展 。
计算机视觉的应用例子和原理
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计算机视觉的应用例子和原理1. 什么是计算机视觉计算机视觉(Computer Vision)是一门研究如何使计算机能够通过图像或视频进行“视觉”理解的科学和技术。
它包括从数字图像或视频中获取、处理和分析视觉信息,以实现类似于人类视觉系统的自动化任务。
2. 计算机视觉的应用例子计算机视觉技术在各个领域得到广泛应用,下面列举了一些计算机视觉的应用例子:2.1 人脸识别人脸识别是计算机视觉中的一个重要应用。
它使用计算机视觉算法和模型来检测、识别和验证人脸。
人脸识别技术在安全领域有广泛应用,如人脸解锁、人脸门禁等。
此外,人脸识别还被应用于社交媒体、犯罪调查等领域。
2.2 图像分类图像分类是计算机视觉中的基础任务之一,它的目标是根据图像的内容将其归类到不同的类别中。
图像分类技术在智能交通、医学影像分析、图像搜索等领域得到广泛应用。
例如,智能交通中的车辆识别和行人检测都是图像分类的应用。
2.3 目标检测目标检测是计算机视觉中的另一个重要应用。
它的目标是通过计算机视觉算法在图像或视频中定位和识别特定的目标物体。
目标检测技术在自动驾驶、机器人导航、视频监控等领域有广泛应用。
2.4 图像分割图像分割是将图像中的像素分配到不同的语义区域的过程。
图像分割技术在医学图像分析、遥感图像解译等领域有广泛应用。
例如,在医学影像中,图像分割可以帮助医生提取出感兴趣的区域,用于疾病诊断和治疗。
2.5 姿态估计姿态估计是计算机视觉中的一个任务,其目标是通过计算机视觉算法从图像或视频中估计出人体的姿势和关节角度。
姿态估计技术在虚拟现实、运动分析、人机交互等领域得到广泛应用。
3. 计算机视觉的原理计算机视觉的应用背后依赖于一系列计算机视觉算法和技术,下面简要介绍了一些常用的计算机视觉原理:3.1 特征提取特征提取是计算机视觉中的重要步骤,其目标是从图像中提取有用的、能够代表图像内容的特征。
常用的特征提取方法包括颜色直方图、边缘检测、角点检测等。
让计算机看懂世界
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让计算机看懂世界世界顶级专家探讨图像识别的发展和未来新智元推荐:感谢雷鸣供稿时间:2015 年9 月13 日(周日)22:00嘉宾:1)贾扬清:谷歌大脑资深科学家,全球最普遍使用的图像识别开源软件caffe 的作者2)徐伟:百度深度学习实验室杰出科学家3)赵勇:格灵深瞳创始人,前谷歌研究院资深科学家,谷歌眼镜核心成员主持人:雷鸣:北大大数据与机器学习创新中心主任;百度七剑客,酷我创始人形式:实时互动,多群转发主群内容内容点1)图像识别的现状:物体识别、人脸识别、动作识别等发展到什么程度?2)未来5 年,会有什么突破,真的能够超过人吗?3)在安防领域,尤其是公共安全、企业安全、家庭安全上的机会4)在身份识别领域,上班打卡、银行开户、身份认证等的机会5)在智能硬件,让硬件能够感知周边环境,变得更聪明的机会6)在机器人领域,让机器能够有超越人类的视觉,进而更加智能的机会主持人雷鸣:各位,我们今天非常有幸请到了贾扬清,徐伟,赵勇三位人工智能专家,让我们欢迎他们的到来!下面开始今天的沟通话题。
【现状】计算机视觉和图像识别雷鸣:首先,请三位嘉宾聊一下当前计算机视觉和图像识别的现状,现在到底到了什么水平?赵勇:图像识别在过去几年发展太迅速了。
五年前我博士毕业刚刚加入谷歌研究院的时候,我所在的组很多同事都在研究这个问题。
回忆当时,可能不会有任何人可以想象到之后这几年个领域这么巨大的进展。
如果盲目地看看ImageNet、ILSVRC 上跑的分数,甚至给人这么一种感觉:计算机图像识别的能力是不是已经超越人类了?赵勇:当然这些重要的进展,最大的贡献,来自于深度神经网络技术的发展,大数据的发展,以及大规模高性能运算的发展。
贾扬清-谷歌-research :对,计算机视觉在物体识别上的进展前几年突飞猛进,现在几乎可以说已经超越人类在特定的任务上的识别能力了,比如说人脸识别,具体物种的识别等等徐伟-百度IDL-杰出科学家:我认为在一些特定的任务上,是超过人类了。
计算机视觉领域期刊
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计算机视觉领域期刊计算机视觉和模式识别领域的代表就是四⼤顶会了:ICCV、ECCV、CVPR、NIPS,还有就是难度最⾼的PAMI了,这些都让⼈望⽽⽣畏。
那么除了这些⽿熟能详的期刊和会议之外,还有哪些该领域的期刊呢?下⾯我收集了⼀些该领域的代表性期刊,并介绍了他们的影响因⼦以及投稿难度和审稿周期。
希望对⼤家有帮助吧,后期⼤家还有发现的可以留⾔,补充哦。
⾸先介绍计算机视觉领域的4个顶级代表性期刊吧。
(1) IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence,IEEE模式分析与机器智能汇刊,简称PAMI,是IEEE最重要的学术性汇刊之⼀。
在各种统计中,PAMI被认为有着很强的影响因⼦(2011年影响因⼦为4.9)和很⾼的排名。
显然,这个期刊的中稿难度那是相当的⼤,⼀般先投中CVPR之后再加点东西投该期刊会⽐较好中⼀点。
(2) ACM Transactions on Graphics。
美国计算机协会图形汇刊,简称TOG,该刊侧重于计算机图形的处理,影响因⼦在该领域也⽐较⾼,2011年为3.5。
中稿的难度也极⼤,⼀般该刊对每年的SIGGRAPH(Special Interest Group for Computer GRAPHICS,计算机图形图像特别兴趣⼩组)会议论⽂全⽂收录。
(3) International Journal of Computer vision,该刊也是该领域的顶级期刊之⼀,相⽐于PAMI来讲,该刊侧重于理论的推导。
2011年影响因⼦为3.7,中稿难度也相当⼤。
(4) IEEE Transactions on Image Processing,该刊也是图像处理领域的代表性期刊之⼀,相⽐于上⾯三个期刊来讲,该刊稍微低⼀点层次。
2011年影响因⼦为3.042,中稿难度也⽐较⼤。
审稿周期⼀年左右。
除了上述让⼈望⽽⽣畏的顶级期刊之外,我们再看看⼀般的期刊吧。
《计算机视觉从感知到重建》随笔
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《计算机视觉从感知到重建》读书随笔目录一、内容简述 (2)1.1 计算机视觉的重要性 (3)1.2 视觉感知与重建的关联 (4)二、计算机视觉的基本概念 (5)2.1 计算机视觉的定义 (7)2.2 计算机视觉的应用领域 (8)2.3 计算机视觉的发展历程 (9)三、视觉感知的原理与方法 (11)3.1 视觉感知的生理机制 (12)3.2 视觉感知的计算模型 (13)3.3 视觉感知的主要任务 (15)四、图像处理与特征提取 (16)4.1 图像处理的基本操作 (18)4.2 特征提取的方法与技术 (19)4.3 特征选择与特征匹配 (20)五、三维重建与场景理解 (21)5.1 三维重建的基本原理 (23)5.2 从二维图像到三维场景的转换 (24)5.3 场景理解与物体识别 (25)六、深度学习在计算机视觉中的应用 (27)6.1 深度学习概述 (28)6.2 深度学习在图像分类中的应用 (29)6.3 深度学习在目标检测中的应用 (31)6.4 深度学习在语义分割中的应用 (33)七、计算机视觉技术的挑战与未来展望 (34)7.1 计算机视觉面临的挑战 (36)7.2 计算机视觉的未来发展趋势 (38)7.3 计算机视觉技术的应用前景 (39)八、结语 (41)8.1 本书总结 (42)8.2 对计算机视觉未来的展望 (44)一、内容简述《计算机视觉从感知到重建》是一本深入探讨计算机视觉领域的著作。
本书的内容主要涵盖了计算机视觉的基本原理、技术方法和应用领域,以及从感知到重建的整个过程。
在第一部分,书中介绍了计算机视觉的基本概念和发展历程,为读者提供了一个清晰的知识背景。
书中详细阐述了感知部分的原理,包括图像获取、图像预处理、特征提取等关键技术,为读者理解计算机如何“看”世界打下了基础。
书中详细介绍了从感知到认知的转换过程,包括目标识别、图像分类、语义分割等技术方法。
在这一部分,作者通过丰富的实例和案例,展示了计算机视觉在实际应用中的价值和潜力。
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做机器视觉和图像处理方面的研究工作,最重要的两个问题:其一是要把握住国际上最前沿的内容;其二是所作工作要具备很高的实用背景。
解决第一个问题的办法就是找出这个方向公认最高成就的几个超级专家(看看他们都在作什么)和最权威的出版物(阅读上面最新的文献),解决第二个问题的办法是你最好能够找到一个实际应用的项目,边做边写文章。
做好这几点的途径之一就是利用网络资源,利用权威网站和专家们的个人主页。
依照下面目录整理:[1]研究群体(国际国内)[2]专家主页[3]前沿国际国内期刊与会议[4]搜索资源[5]GPL软件资源一、研究群体用来搜索国际知名计算机视觉研究组(CV Groups):国际计算机视觉研究组清单/info/groups.html美国计算机视觉研究组清单/info/groups.html#USA/~cil/vision.html或/~cil/vision.html这是卡奈基梅隆大学的计算机视觉研究组的主页,上面提供很全的资料,从发表文章的下载到演示程序、测试图像、常用链接、相关软硬件,甚至还有一个搜索引擎。
著名的有人物Tomasi,Kanade等。
卡内基梅隆大学双目实验室/stereo/卡内基梅隆研究组/~cil/v-groups.html还有几个实验室:Calibrated Imaging Laboratory 图像Digital Mapping Laboratory 映射Interactive Systems Laboratory 互动Vision and Autonomous Systems Center视觉自适应/康奈尔大学的计算机视觉和图像分析研究组,好像是电子和计算机工程系的。
侧重医学方面的研究,但是在上面有相当不错资源,关键是它正在建设中,能够跟踪一些信息。
Cornell University——Robotics and Vision group/ 斯坦福大学计算机系主页1. /2. /3. /美国斯坦福大学人工智能机器人实验室The Stanford AI Lab (SAIL) is the intellectual home for researchers in the Stanford Computer Science Department whose primary research focus is Artificial Intelligence. The lab is located in the Gates...Vision and Imaging Science and Technology/analysis/主要研究:Brain Extraction Tool,Nonlinear noise reduction,Linear Image Registration,Automated Segmentation,Structural brain change analysis,motion correction,etc./prip/—密歇根州立大学计算机和电子工程系的模式识别--图像处理研究组,它的FTP上有许多的文章(NEW)。
美国密歇根州大学认知模型和图像处理实验室The Pattern Recognition and Image Processing (PRIP) Lab faculty and students investigate the use of machines to recognize patterns or objects. Methods are developed to sense objects,to discover which.../rgroups/prip/http://pandora.inf.uni-jena.de/p/e/index.html德国的一个数字图像处理研究小组,在其上面能找到一些不错的链接资源。
柏林大学http://www.cv.tu-berlin.de/德国波恩大学视觉和认识模型小组Computer Vision Group located within the Division III of the Computer Science Department in the University of Bonn in Germany. This server offers information on topics concerning our computer vision rmatik.uni-bonn.de/.au/~sean/CVCC.dir/home.htmlCVIP(used to be CVCC for Computer Vision and Cluster Computing) is a research group focusing on cluster-based computer vision within the Spiral Architecture./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.英国的Bristol大学的Digital Media Group在高级图形图像方面不错。
主要就是涉及到场景中光线计算的问题,比如用全局光照或是各种局部光照对高动态图的处理,还有近似真实的模拟现实环境(照片级别的),还有用几张照片来建立3D模型(人头之类的)。
另外也有对古代建筑模型复原。
/Research/Digitalmedia/而且根据Times全英计算机排名在第3,也算比较顶尖的研究了http://www.cmis.csiro.au/IAP/zimage.htm这是一个侧重图像分析的站点,一般。
但是提供一个Image Analysis环境---ZIMAGE and SZIMAGE。
麻省理工视觉实验室MIT /vision/welcome/AI Laboratory Computer Vision groupCenter for Biological and Computational LearningMedia Laboratory,Vision and Modeling GroupPerceptual Science groupUC Berkeley /vsp/index.html.ilste ... n/vision_group.html加州大学伯克利分校视觉实验室David A. Forsyth:/~daf/UCLA(加州大学洛杉矶分校) / 视觉实验室英国牛津的A.Zisserman:/~az/ 机器人实验室美国南加州大学智能机器人和智能系统研究所University of Southern California,Los AngelesIRIS is an interdepartmental unit of USC's School of Engineering with ties to USC's Information Sciences Institute (ISI). Members include faculty,graduate students,and research staff associated with... / Computer Vision 实验室美国南加州大学计算机视觉实验室介绍:Computer Vision Laboratory at the University of Southern California is one of the major centers of computer vision research for thirty years. they conduct research in a number of basic and applied are.../USC-Computer-Vision.html英国约克大学高级计算机结构神经网络小组The Advanced Computer Architecture Group has had a thriving research programme in neural networks for over 10 years. The 15 researchers,led by Jim Austin,focus their work in the theory and applicati.../arch/neural/瑞士戴尔莫尔感知人工智能研究所IDIAP is a research institute established in Martigny in the Swiss Alps since 1991. Active in the areas of multimodal interaction and multimedia information management,the institute is also the leade...http://www.idiap.ch/英国萨里大学视觉,语言和信号处理中心The Centre for Vision,Speech and Signal Processing (CVSSP) is more than 60 members strong,comprising 12 academic staff,18 research fellows and more than 44 research students. The activities of the .../Research/VSSP/美国阿默斯特马萨诸塞州立大学计算机视觉实验室The Computer Vision Laboratory was established in the Computer Science Department at the University of Massachusetts in 1974 with the goal of investigating the scientific principles underlying the con...University of Massachusetts——Computer Vision Laboratory for Perceptual Robotics美国芝加哥伊利诺伊斯大学贝克曼研究中心智能机器人和计算机视觉实验室Includes the following groups: Professor Seth Hutchinson's Research Group Professor David Kriegman's Research Group Professor Jean Ponce's Research Group Professor Narendra Ahuja's Research Gro.../Computer Vision and Robotics LaboratoryVision Interfaces and Systems Laboratory (VISLab)The vision group at the School of Computer Science (a RAE 5 rated department) performs research into a wide variety of computer vision and image understanding areas. Much of this work is performed in .../research/vision/微软研究院机器学习与理解研究小组/ 计算机视觉小组The research group focuses on the development of more advanced and intelligent computer systems through the exploitation of statistical methods in machine learning and computer vision. The site lists .../mlp//en-us/groups/vision/微软公司的文献:/research/pubs微软亚洲研究院:/asia/,值得关注Harry Shum,Jian Sun,Steven Lin,Long Quan(兼职HKUST)etc.瑞典隆德大学数学系视觉组:http://www.maths.lth.se/matematiklth/personal/andersp/感觉国外搞视觉的好多是数学系出身,大约做计算机视觉对数学要求很高吧。