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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）。

??????? 2013年，吳恩達入選《時代》雜志年度全球最有影響力100人，成為16位科技界代表之一。
??????? 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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