個人喜歡的關于模式識別、機器學習、推薦系統、圖像特征等方面個人主頁及博客

?(2014-06-17 00:09:15) 轉載▼

標簽：? 育兒

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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很多圖像檢索，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: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）。

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。

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機器學習及并行機器學習：

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。

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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++

總結

以上是生活随笔為你收集整理的个人喜欢的关于模式识别、机器学习、推荐系统、图像特征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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