我的喜歡的關於模式識別、機器學習、推薦系統、圖像特徵等方面我的主頁及博客 轉

目標檢測、識別、分類、特徵點的提取

 

David Lowe：Sift算法的發明者，天才。

 

Rob Hess：sift的源碼OpenSift的做者，我的主頁上有openSift的下載連接，Opencv中sift的實現，也是參考這個。

 

Koen van de Sande：做者給出了sift,densesift,colorsift等等經常使用的特徵點程序，輸出格式見我的主頁說明，固然這個特徵點的算法，在Opencv中都有實現。

 

Ivan Laptev：做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算子的做者，我的主頁上有他本人的博士論文，寫的異常精彩，還有HOG源碼連接，固然強大的Opencv已經復現了一遍。

 

Anna Bosch:PHOG算法的做者及源碼。

 

Carl Vondrick:做者主頁上呈現了兩個很是好的項目Video Annotation Tool（視頻標註）和iHOG，iHOG頗有意思的解釋了，爲何HOG算法會誤判的緣由。哇！哇！精彩！

 

Antonio Torralba：場景識別GIST算子（Matlab）的做者，固然我的主頁張還有sift folow等等源碼，偷着樂吧，Gist的C代碼。

 

Svetlana Lazebnik：空間金字塔匹配的做者，我的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的做者，我的主頁還有其餘物體檢測和識別的文檔和源碼。

 

Pablo F. Alcantarilla:kaze和akaze特徵點的做者，聽說比sift要好，做者的我的主頁上給出了這兩種特徵點的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，做者我的主頁上有連接。

Opencv中，有該算法的復現，可是，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，而後，準備好圖片（http://pascallin.ecs.soton.ac.uk/challenges/VOC/)和常見的20種分類器：

 

就能夠作物體檢測了。

沙發檢測                                                                    自行車檢測

貓檢測                                                                    汽車檢測

   

其餘物體的檢測，就不一一列舉了。

 

Deva Ramanan:Histograms of Sparse Codes（HSC）算法的第二做者，做者的我的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）算法的第一做者，做者的我的主頁有豐富的源碼。

 

Ce Liu:Siftflow算法的做者，我的主頁上具備其餘算法的源碼。

 

Derek Hoiem：（很是喜歡）我的主頁有物體識別，檢測的源碼，並且有Logistic Regression of Adaboost源碼，並且我的主頁上有不少他的學生的我的主頁連接。

 

Sergey Karayev：做者的我的主頁上有不少圖像檢索，目標識別的研究成果。

 

Aditya Khosla：做者研究興趣是人的行爲檢測，目標識別，等。

 

Ming-Ming Cheng:關注論文《BING: Binarized Normed Gradients for Objectness Estimation at 300fps》

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圖像檢索：

Yossi Rubner：（這個我的主頁連接可能打不開，百度這個網址http://ai.stanford.edu/~rubner/根據提示打開就能夠了）圖像檢索EMD距離的原做者，做者給出了C源碼，Opencv中給出了復現，具體能夠參看這篇文章。

 

Ofir Pele：EMD距離的改進，做者我的主頁上給出了源碼（C++\Matlab）。

 

圖像其餘算法

Jiaya Jia：香港大學，發明的圖像去模糊算法，處於世界領先水平，我的主頁上有豐富的源碼，超級喜歡。

Mohamed Aly:這個我的主頁是無心中發現的，他研究了公路上各類直線（斑馬線等）等的檢測，並給出了源碼。

 

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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，是一個很是好的學習資源。

Sebastian Montabone:做者寫了一些很好的資料。

 

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機器學習及並行機器學習：

 

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）。

        2013年，吳恩達入選《時代》雜誌年度全球最有影響力100人，成爲16位科技界表明之一。
        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，原來是如今生動！並配有機器學習講義。看完，以後，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，解決了並行SVD算法，可是，如今尚未任何關於這方面的資料。張智威老師的我的主頁上，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，我在這裏給出了從新的計算和梳理。

Andrea Vedaldi：vlfeat源碼的管理者之一，它近期寫的關於支持向量機的文章非常喜歡，做者我的主頁提供很是豐富的Matlab和C源碼。

Ashesh Jain：做者的研究興趣是機器學習和凸優化。做者的我的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，能夠很好作Mercer Kernel作擴展，我添加經常使用11個Mercer核，並加在了libsvm中。推薦系統源碼libmf。非負矩陣分解源碼NMF。

 

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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

LEAR

 

Visual Geometry Group

 

Multimedia Laboratory

 

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推薦系統：

libFM

Yehuda Koren：Netflix prize 推薦系統算法冠軍成員， SVD++