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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

目标检測、识别、分类、特征点的提取


David Lowe:Sift算法的发明者,天才。


Rob Hess:sift的源代码OpenSift的作者,个人主页上有openSift的下载链接。Opencv中sift的实现。也是參考这个。

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Koen van de Sande:作者给出了sift,densesift,colorsift等等经常使用的特征点程序。输出格式见个人主页说明,当然这个特征点的算法,在Opencv中都有实现。


Ivan Laptev:作者给出了物体检測等方面丰富C\C++源代码,及部分训练好的检測器(包含汽车,行人,摩托车,马,猫脸的检測器)。

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Navneet Dalal:HOG算子的作者,个人主页上有他本人的博士论文,写的异常精彩,还有HOG源代码链接,当然强大的Opencv已经复现了一遍。


Anna Bosch:PHOG算法的作者及源代码。


Carl Vondrick:作者主页上呈现了两个非常好的项目Video Annotation Tool(视频标注)和iHOG。iHOG非常有意思的解释了,为什么HOG算法会误判的原因。哇!

哇!

精彩!


Antonio Torralba:场景识别GIST算子(Matlab)的作者。当然个人主页张还有sift folow等等源代码,偷着乐吧。Gist的C代码。


Svetlana Lazebnik:空间金字塔匹配的作者。个人主页上有物体检測和识别的丰富源代码。


Kristen Grauman:2011年的marr prize的得主。美女,源代码libpmk的作者。个人主页还有其它物体检測和识别的文档和源代码。


Pablo F. Alcantarilla:kazeakaze特征点的作者,据说比sift要好,作者的个人主页上给出了这两种特征点的C++代码,高兴啊!


Pedro Felzenszwalb:近几年的物体识别竞赛,大都是依据他的源代码的框架。Discriminatively trained deformable part models。直到2012年。该算法的版本号是5,作者个人主页上有链接。

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Opencv中。有该算法的复现,可是,没有训练的部分,仅仅有检測的部分。latentsvmdetector。

在\opencv\sources\samples\cpp目录中,有一个latentsvm_multidetect.cpp文件。搭好环境,执行,然后,准备好图片(http://pascallin.ecs.soton.ac.uk/challenges/VOC/)和常见的20种分类器:

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就能够做物体检測了。

沙发检測                                                                    自行车检測

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猫检測                                                                    汽车检測

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其它物体的检測,就不一一列举了。


Deva Ramanan:Histograms of Sparse Codes(HSC)算法的第二作者,作者的个人主页上有除了物体识别检測,还有几个跟踪算法的源代码。


Xiaofeng Ren:Histograms of Sparse Codes(HSC)算法的第一作者,作者的个人主页有丰富的源代码。


Ce Liu:Siftflow算法的作者,个人主页上具有其它算法的源代码。


Derek Hoiem:(非常喜欢)个人主页有物体识别,检測的源代码,并且有Logistic Regression of Adaboost源代码,并且个人主页上有非常多他的学生的个人主页链接。


Sergey Karayev:作者的个人主页上有基于颜色的图像检索,目标识别的研究成果。


Aditya Khosla:作者研究兴趣是人的行为检測,目标识别,等。


Ming-Ming Cheng:(mmcheng.net)

关注论文《BING: Binarized Normed Gradients for Objectness Estimation at 300fps》


Boris Babenko:还没開始看


Juergen Gall:hough forest的作者


Kaiming He:darkchannel的作者


Timo Ojala:LBP特征的作者


Cewu Lu:CVPR2014,晴天阴天的识别

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另一些没细致看:非常多源代码

Yangqing Jia

Aaron Hertzmann

Alexei (Alyosha) Efros

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图像切割:

Pablo Arbelaez



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图像检索、特征点匹配:

Yossi Rubner:(这个个人主页链接可能打不开,百度这个网址http://ai.stanford.edu/~rubner/依据提示打开就能够了)图像检索EMD距离的原作者。作者给出了C源代码。Opencv中给出了复现,详细能够參看这篇文章。


Ofir Pele:EMD距离的改进,作者个人主页上给出了源代码(C++\Matlab)。


Haibin Ling:EMD_L1算法的作者。并且作者给我C++代码


Qin Lv:美女教师,对EMD的应用解说的非常好


VisualSEEK


颜色信息:

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



图像其它算法

Jiaya Jia:香港大学,发明的图像去模糊算法。处于世界率先水平,个人主页上有丰富的源代码。超级喜欢。

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Mohamed Aly:这个个人主页是无意中发现的。他研究了公路上各种直线(斑马线等)等的检測。并给出了源代码。


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人工智能博客:

Utkarsh:这个博客里写了好多关于OpenCV的项目,是一个非常好的学习资源。

Sebastian Montabone:作者写了一些非常好的资料。

铅笔素描:

Henry Kang

Sven Olsen

ilab

LIC


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机器学习及并行机器学习、模式识别:

dlib:人脸识别

Rakesh Agrawal:关联规则算法的原作者

Ramakrishnan Srikant :关联规则算法的原作者


Andrew Ng谷歌大脑之父。是斯坦福大学科学系和电子工程系副教授,人工智能实验室主任。吴恩达是人工智能和机器学习领域国际上最权威的学者之中的一个。

吴恩达也是在线教育平台Coursera的联合创始人(withDaphne Koller)。

        2013年。吴恩达入选《时代》杂志年度全球最有影响力100人。成为16位科技界代表之中的一个。
        他的机器学习公开课:网易机器学习公开课。

听一位大师,讲数学,原来是如此生动!

并配有机器学习讲义。看完。之后,会对机器学习算法的认识有一个质的飞越。

Edward Chang:我是在吴军老师的《数学之美》中看到张智威老师,攻克了并行SVD算法,可是,如今还没有不论什么关于这方面的资料。张智威老师的个人主页上,给出了关于并行支持向量机的算法,有一篇文章的符号,有一点混乱,我在这里给出了又一次的计算和梳理。

Andrea Vedaldi:vlfeat源代码的管理者之中的一个,它最近写的关于支持向量机的文章非常是喜欢,作者个人主页提供非常丰富的Matlab和C源代码。



Ashesh Jain:作者的研究兴趣是机器学习和凸优化。作者的个人主页上有支持向量机的多核学习(Multiple Kernel Learning)源代码。

Lin Chih-Jen:公认的最好的支持向量机开源libsvm,能够非常好做Mercer Kernel做扩展,我加入经常使用11个Mercer核,并加在了libsvm中。推荐系统源代码libmf。

非负矩阵分解源代码NMF。

Journal of Machine Learning Research:在线提供了非常多的机器学习论文及源代码。个人非常喜欢。

Martin Ester:基于密度的聚类算法DBSCAN的作者。作者主页上有他的全部著作。



Department of Computer Science Database Systems Group:聚类

Jiawei Han:关联规则算法之FP_tree的作者

Geoffrey E. Hinton:Deep Learning(无需多说)

Josef Sivic:PLSA的源代码

Thomas Hofmann:PLSA的原作者

David M. Blei:LDA的作者。作者提供源代码

gustau camps-valls:libsvm有关。还没看

Andrew I. Schein:LogisticPCA的作者
Boost家族:

Yoav Freund:AdaBoost算法的作者主页

Jerome H. Friedman:LogitBoost和 Gradient Boost回归算法的作者主页。并有这些算法的R语言源代码。
《Stochastic Gradient Boosting》
《Greedy Function Approximation: A Gradient Boosting Machine》
《Additive Logistic Regression:a Statistical View of Boosting 》必须打印。认真研究的论文


k-means And Kd-tree

边缘检測、图像滤波、阈值处理
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Eduardo Sim?es Lopes Gastal:多种图像平滑算法
边缘算法的比較及Canny源代码
双边滤波
高速双边滤波
自适应阈值
http://inf.ufrgs.br/~eslgastal/NonUniformFiltering/
http://www.inf.ufrgs.br/~eslgastal/AdaptiveManifolds/Application_Examples/
Raanan Fattal :WLS图像平滑
Dani Lischinski:最小二乘

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计算机视觉团队:这三个团队主页上,提供了图像和视频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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推荐系统:

libFM

Yehuda Koren:Netflix prize 推荐系统算法冠军成员, SVD++

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数值计算:

LinPack:线性最小二乘。矩阵的神秘值分解等

Lapack:

MinPack:非线性最小二乘

跟踪算法:

http://research.milanton.de/index.html

跟踪算法的综述

SHENGFENG He:LSH

Anton Milan

Jo?o F. Henriques

colorTrack


其它经常使用的图像处理库:

Leptonica

Tesseract


运动物体检測

vibe

IVS(背景建模)综述

自然语言处理

谭松波:中文文本分类语料库


数据的可视化:

D3.js-english

Paper.js

sigmajs

d3.js

神经网络

神经网络



基于颜色检索的參考站点:

https://www.etsy.com/color.php

http://labs.tineye.com/multicolr/

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概率霍夫检測

Jiri MATAS

http://www.sunshine2k.de/coding/java/Houghtransformation/HoughTransform.html

http://www.keymolen.com/2013/05/hough-transformation-c-implementation.html


深度学习:

CNN-作者

Brandon Amos

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