随时更新———个人喜欢的关于模式识别、机器学习、推荐系统、图像特征、深度学习、数值计算、目标跟踪等方面个人主页及博客
原文博客地址:https://blog.csdn.net/zhangping1987/article/details/29554621
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等等常用的特征點程序,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++源碼,及部分訓練好的檢測器(包括汽車,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(視頻標注)和iHOG,iHOG很有意思的解釋了,為什么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碼。
Kristen Grauman:2011年的marr prize的得主,美女,源碼libpmk的作者,個人主頁還有其他物體檢測和識別的文檔和源碼。
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,大都是根據他的源碼的框架,Discriminatively trained deformable part models,直到2012年,該算法的版本是5,作者個人主頁上有鏈接。
Opencv中,有該算法的復現,但是,沒有訓練的部分,只有檢測的部分,latentsvmdetector。
在\opencv\sources\samples\cpp文件夾中,有一個latentsvm_multidetect.cpp文件,搭好環境,運行,然后,準備好圖片(http://pascallin.ecs.soton.ac.uk/challenges/VOC/)和常見的20種分類器:
就可以做物體檢測了。
沙發檢測??????????????????????????????????????????????????????????????????? 自行車檢測
貓檢測??????????????????????????????????????????????????????????????????? 汽車檢測
???
其他物體的檢測,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碼。
Ce Liu:Siftflow算法的作者,個人主頁上具有其他算法的源碼。
Derek Hoiem:(非常喜歡)個人主頁有物體識別,檢測的源碼,而且有Logistic Regression of Adaboost源碼,而且個人主頁上有很多他的學生的個人主頁鏈接。
Sergey Karayev:作者的個人主頁上有基于顏色的圖像檢索,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)
關注論文《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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還有一些沒仔細看:很多源碼
Yangqing Jia
Aaron Hertzmann
Alexei (Alyosha) Efros
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圖像分割:
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/根據提示打開就可以了)圖像檢索EMD距離的原作者,作者給出了C源碼,Opencv中給出了復現,具體可以參看這篇文章。
Ofir Pele:EMD距離的改進,作者個人主頁上給出了源碼(C++\Matlab)。
Haibin Ling:EMD_L1算法的作者,而且作者給我C++代碼
Qin Lv:美女教師,對EMD的應用講解的很好
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
圖像其他算法
Jiaya Jia:香港大學,發明的圖像去模糊算法,處于世界領先水平,個人主頁上有豐富的源碼,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,并給出了源碼。
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人工智能博客:
Utkarsh:這個博客里寫了好多關于OpenCV的項目,是一個非常好的學習資源。
Sebastian Montabone:作者寫了一些很好的資料。
鉛筆素描:
Henry Kang
Sven Olsen
ilab
LIC
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機器學習及并行機器學習、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一。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!并配有機器學習講義。看完,之后,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,解決了并行SVD算法,但是,現在還沒有任何關于這方面的資料。張智威老師的個人主頁上,給出了關于并行支持向量機的算法,有一篇文章的符號,有一點混亂,我在這里給出了重新的計算和梳理。
Andrea Vedaldi:vlfeat源碼的管理者之一,它近期寫的關于支持向量機的文章很是喜歡,作者個人主頁提供非常豐富的Matlab和C源碼。
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)源碼。
Lin Chih-Jen:公認的最好的支持向量機開源libsvm,可以很好做Mercer Kernel做擴展,我添加常用11個Mercer核,并加在了libsvm中。推薦系統源碼libmf。非負矩陣分解源碼NMF。
Journal of Machine Learning Research:在線提供了非常多的機器學習論文及源碼,個人非常喜歡。
Martin Ester:基于密度的聚類算法DBSCAN的作者。作者主頁上有他的所有著作。
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的源碼
Thomas Hofmann:PLSA的原作者
David M. Blei:LDA的作者,作者提供源碼
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,并有這些算法的R語言源碼。
《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源碼
雙邊濾波
快速雙邊濾波
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,矩陣的奇異值分解等
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
其他常用的圖像處理庫:
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
基于顏色檢索的參考網站:
https://www.etsy.com/color.php
http://labs.tineye.com/multicolr/
顏色程度
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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:
深度學習科普文章
CNN-作者
Brandon Amos
深度學習可視化插件
卷積運算
卷積神經網絡的反向卷積卷積神經網絡的反向卷積算法
激活函數的可視化
維基百科激活函數
深度學習的處理技巧
梯度下降法
ADADELTA梯度下降法
tensorflow的中文教程
tensorflow訓練的一些模型
tf1
yolo目標檢測
Anaconda
ffmpeg
? ? ?? ??
關于OpenCV的特征點的一些好的博客:
團塊檢測
傅里葉變換
總結
以上是生活随笔為你收集整理的随时更新———个人喜欢的关于模式识别、机器学习、推荐系统、图像特征、深度学习、数值计算、目标跟踪等方面个人主页及博客的全部內容,希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。
                            
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