目标检测、识别、分类、特征点的提取
DavidLowe:Sift算法的发明者,天才。
RobHess:sift的源码OpenSift的作者,个人主页上有openSift的下载链接,Opencv中sift的实现,也是参考这个。
Koen van deSande:作者给出了sift,densesift,colorsift等等常用的特征点程序,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。
IvanLaptev:作者给出了物体检测等方面丰富C\C++源码,及部分训练好的检测器(包括汽车,行人,摩托车,马,猫脸的检测器)。
NavneetDalal: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源码链接,当然强大的Opencv已经复现了一遍。
AnnaBosch:PHOG算法的作者及源码。
CarlVondrick:作者主页上呈现了两个非常好的项目VideoAnnotation Tool(视频标注)和iHOG,iHOG很有意思的解释了,为什么HOG算法会误判的原因。哇!哇!精彩!
AntonioTorralba:场景识别GIST算子(Matlab)的作者,当然个人主页张还有siftfolow等等源码,偷着乐吧,Gist的C代码。
SvetlanaLazebnik:空间金字塔匹配的作者,个人主页上有物体检测和识别的丰富源码。
KristenGrauman:2011年的marr prize的得主,美女,源码libpmk的作者,个人主页还有其他物体检测和识别的文档和源码。
PabloF. Alcantarilla:kaze和akaze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!
PedroFelzenszwalb:近几年的物体识别竞赛,大都是根据他的源码的框架,Discriminatively traineddeformable part models,直到2012年,该算法的版本是5,作者个人主页上有链接。
Opencv中,有该算法的复现,但是,没有训练的部分,只有检测的部分,latentsvmdetector。
在\opencv\sources\samples\cpp文件夹中,有一个latentsvm_multidetect.cpp文件,搭好环境,运行,然后,准备好图片(http://pascallin.ecs.soton.ac.uk/challenges/VOC/)和常见的20种分类器:
就可以做物体检测了。
沙发检测
猫检测
其他物体的检测,就不一一列举了。
Deva Ramanan:Histograms ofSparseCodes(HSC)算法的第二作者,作者的个人主页上有除了物体识别检测,还有几个跟踪算法的源码。
XiaofengRen:Histograms of SparseCodes(HSC)算法的第一作者,作者的个人主页有丰富的源码。
CeLiu:Siftflow算法的作者,个人主页上具有其他算法的源码。
DerekHoiem:(非常喜欢)个人主页有物体识别,检测的源码,而且有Logistic Regression ofAdaboost源码,而且个人主页上有很多他的学生的个人主页链接。
SergeyKarayev:作者的个人主页上有很多图像检索,目标识别的研究成果。
AdityaKhosla:作者研究兴趣是人的行为检测,目标识别,等。
Ming-Ming Cheng:关注论文《BING: BinarizedNormed Gradients for Objectness Estimation at300fps》
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图像检索:
YossiRubner:(这个个人主页链接可能打不开,百度这个网址http://ai.stanford.edu/~rubner/根据提示打开就可以了)图像检索EMD距离的原作者,作者给出了C源码,Opencv中给出了复现,具体可以参看这篇文章。
OfirPele:EMD距离的改进,作者个人主页上给出了源码(C++\Matlab)。
图像其他算法
JiayaJia:香港大学,发明的图像去模糊算法,处于世界领先水平,个人主页上有丰富的源码,超级喜欢。
MohamedAly: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)等的检测,并给出了源码。
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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。
SebastianMontabone:作者写了一些很好的资料。
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机器学习及并行机器学习:
AndrewNg: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一。吴恩达也是在线教育平台Coursera的联合创始人(withDaphneKoller)。
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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
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推荐系统:
YehudaKoren:Netflix prize 推荐系统算法冠军成员, SVD++联系客服