计算机视觉领域的一些牛人博客

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2016/5/30
Python机器视觉编程环境搭建方法与示例 ­ iracer的博客 ­ 博客频道 ­
2016年03月 (4) 2016年02月 (12) 2016年01月 (9)
[python] 01. python setup.py install
然后再次编辑系统环境变量，将C:\Python27\Scripts也添加到Path，这样可以方便的运行pip
有了pip可以在命令行使用 pip install xxx 的方法方便的安装所需的第三方库，例如下面的NumPy和SciPy等第三方 库了。
*Hadoop中Map端shuffle源码解 析
版本选择： 选择Python2还是Pyhton3这是一个问题，我们需要知道的：
Python2：用的人多，坑少，大多数第三方库目前都支持。 Python3：重大改进，发展趋势。但有些第三方库目前还支持不到3.x。 Python3与Python2有很多语法差异，并且不兼容2.x版本。 对初学者，可以先学Pyhton2.7，等第三方库支持较好了再学习Python3，也会比较快入手。 安装并添加环境变量： 下载与操作系统对应的版本，运行安装，这里选择默认安装路径C:\Python27。
Python机器视觉编程环境的常用配置如下：
Python：Pyhton2.7或Python3.x
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pip：python的一个包管理器，安装后可方便的引入第三方库
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NumPy：该模块用于python计算机视觉编程时的向量、矩阵的表示与操作 SciPy：更高级的数学计算模块
OpenCV—基本数据结构与(3示4例16)

五个使用计算机视觉技术的实用案例1. 人脸识别技术的应用案例人脸识别技术是一种基于计算机视觉的技术，通过对人脸图像进行分析、识别和比对，可以实现多种实用功能。

以下是五个使用人脸识别技术的实用案例：首先，人脸识别技术在安全领域有广泛应用。

例如，很多公共场所使用人脸识别技术来识别和监控犯罪嫌疑人或失踪人员。

警方可以通过比对人脸数据库中的图像，迅速找到目标人物并采取相应的行动。

此外，人脸识别技术还可以应用于智能门禁系统，只有经过授权的人脸才能解锁进入某些特定区域，提高了安全性。

其次，人脸识别技术在金融界也有重要应用。

银行和金融机构可以利用人脸识别技术进行客户身份验证，确保进行交易的人是合法用户。

这不仅可以减少身份欺诈和交易风险，还提高了金融服务的便利性和效率。

此外，一些支付平台也开始采用人脸识别技术，使用户可以通过面部扫描完成支付，简化了支付流程，增加了安全性。

第三，人脸识别技术在医疗领域有诸多应用。

例如，医院可以使用人脸识别技术来识别和管理患者信息，提供个性化、高效的医疗服务。

此外，人脸识别技术还可以帮助医生快速准确地诊断疾病。

通过分析患者的面部特征，可以判断是否存在临床症状，并提供及时的治疗建议。

第四，人脸识别技术在教育领域也有广泛应用。

许多学校利用人脸识别技术进行考试监控，防止作弊行为的发生。

此外，人脸识别技术还可以用于学生考勤管理，自动记录学生的出勤情况，方便教师和家长进行管理和监督。

同时，一些教育机构还利用人脸识别技术来开展个性化教育研究，根据学生的面部表情和反应，了解其学习兴趣和困难，提供针对性的教学内容和方法。

最后，人脸识别技术在商业领域也有广泛应用。

零售行业可以使用人脸识别技术来进行顾客行为分析，了解顾客的购买习惯和偏好，从而提供个性化的营销策略。

此外，人脸识别技术还可以应用于智能广告牌和智能导购机器人，根据顾客的性别、年龄和情绪等信息，展示相关的广告和产品，提升消费者体验和销售效果。

机器学习领域的知名人物和论文机器学习作为人工智能领域的重要分支及研究方向，不断涌现出许多杰出的知名人物以及具有重要影响力的论文。

这些人物和论文在推动机器学习技术发展和应用方面起到了重要的作用。

本文将介绍几位机器学习领域的知名人物以及他们的重要论文，带领读者了解机器学习领域的发展脉络和重要思想。

1. Andrew Ng（吴恩达）在机器学习领域，Andrew Ng无疑是一个家喻户晓的人物。

他是斯坦福大学的教授，并且曾经是谷歌的首席科学家。

他的重要贡献之一是创建了Coursera上非常著名的机器学习课程，该课程使得机器学习技术的学习变得更加便捷和可普及。

他的学术研究涉及深度学习、神经网络以及数据挖掘等领域。

他的论文《Deep Learning》被广泛引用，对深度学习领域的发展起到了重要推动作用。

2. Geoffrey Hinton（杰弗里·辛顿）Geoffrey Hinton被誉为“深度学习之父”，他是深度学习领域的杰出研究者和学者。

他的重要贡献之一是开发了BP（Backpropagation）算法，该算法为神经网络的训练提供了有效的方法。

他还提出了“Dropout”技术，通过随机丢弃一些神经元的方式来防止神经网络的过拟合问题。

他的论文《Deep Neural Networks for Acoustic Modeling in Speech Recognition》对语音识别等领域产生了巨大的影响。

3. Yoshua BengioYoshua Bengio是加拿大蒙特利尔大学教授，也是深度学习领域的重要人物之一。

他在深度学习领域的贡献源远流长。

他的论文《Learning Deep Architectures for AI》介绍了深度学习的概念和技术，并提出了一种深度置信网络（Deep Belief Networks）的训练方法。

这篇论文的发表引发了深度学习的研究和应用的热潮。

4. Ian GoodfellowIan Goodfellow是深度学习领域的年轻研究者，其主要贡献是提出了生成对抗网络（GAN）的概念。

机器视觉方向的明星人物介绍/forum.php?mod=viewthread&tid=5653&fromuid=2664CV人物1：Jianbo Shi史建波毕业于UC Berkeley，导师是Jitendra Malik。

其最有影响力的研究成果：图像分割。

其于2000年在PAMI上多人合作发表”Noramlized cuts and image segmentation”。

这是图像分割领域内最经典的算法。

主页：/~jshi/ 和/~jshi/CV人物2：Kristen Grauman毕业于MIT，导师是Trevor Darrell。

其最有影响力的研究成果：Pyramid Match Kernel，用于图像匹配。

她和Darrell在2005年CVPR合作发表了”The Pyramid Match Kernel: Discriminative Classification with Sets of Image Features”。

金字塔匹配核函数可快速搜索两个特征集合之间匹配的特征，可应用于图像匹配、物体识别，是该领域经典算法之一。

2011年Marr奖得主。

主页：/~grauman/CV人物3：Irfan Essa现任教于Georgin Tech佐治亚理工大学，毕业于MIT，其最有影响力的研究成果：人脸表情识别。

Essa和Alex Penland 在1997年PAMI合作发表了”Coding, analysis,interpretation,and recognition of facial expression”, 结合了几何模型和面部肌肉无力模型，用来描述脸部结构。

主页：/people/irfan-essaCV人物4：Matthew Turk毕业于MIT，最有影响力的研究成果：人脸识别。

其和Alex Pentland 在1991年发表了”Eigenfaces for Face Recognition”.该论文首次将PCA（Principal Component Analysis）引入到人脸识别中，是人脸识别最早期最经典的方法，且被人实现，开源在OpenCV 了。

《深度学习在计算机视觉领域的若干关键技术研究》篇一一、引言随着科技的飞速发展，深度学习在计算机视觉领域的应用越来越广泛。

计算机视觉，作为人工智能的重要分支，已经深入到我们生活的方方面面，如人脸识别、自动驾驶、医疗影像分析等。

本文将就深度学习在计算机视觉领域的若干关键技术进行深入探讨。

二、深度学习基础深度学习是机器学习的一个分支，其核心在于神经网络。

神经网络通过模拟人脑神经元的结构和工作方式，可以学习和理解复杂的模式。

在计算机视觉领域，深度学习主要通过卷积神经网络（CNN）实现图像的识别和分类。

三、关键技术研究1. 卷积神经网络（CNN）卷积神经网络是深度学习在计算机视觉领域的重要应用。

它通过卷积操作提取图像的局部特征，然后通过全连接层进行分类或回归。

CNN在图像分类、目标检测、语义分割等领域有着广泛的应用。

近年来，随着深度学习的不断发展，CNN的模型结构也在不断优化，如残差网络（ResNet）、轻量级网络（MobileNet）等。

2. 生成对抗网络（GAN）生成对抗网络是一种无监督学习的深度学习模型，由生成器和判别器组成。

GAN在计算机视觉领域的应用主要包括图像生成、图像修复、超分辨率等。

通过生成器和判别器的对抗训练，GAN 可以生成高质量的图像，为计算机视觉领域带来了新的可能性。

3. 迁移学习与微调迁移学习是利用在大数据集上预训练的模型来辅助小样本数据的训练。

在计算机视觉领域，可以利用在大规模图像数据集上预训练的模型（如ResNet），然后通过微调（fine-tuning）来适应特定的任务。

迁移学习和微调可以有效提高模型的性能，同时降低模型的训练成本。

四、应用领域分析1. 人脸识别深度学习在人脸识别领域的应用已经非常成熟。

通过卷积神经网络提取人脸特征，然后利用分类器进行人脸识别。

人脸识别技术在安防、金融、支付等领域有着广泛的应用。

2. 自动驾驶自动驾驶是计算机视觉的另一重要应用领域。

通过深度学习算法分析道路情况、行人、车辆等信息，然后对汽车进行决策和控制。

滕范文简介滕范文，男，汉族，1965年出生于江苏省南京市，现为南京大学教授、博士生导师。

主要从事计算机视觉、机器学习、等领域的研究工作，是国内外知名的学者之一。

教育背景滕范文于1983年考入南京大学计算机科学系，1987年本科毕业后留校任教。

1990年赴美国加州大学圣地亚哥分校攻读博士学位，1995年获得计算机科学博士学位。

期间，他曾在美国IBM研究院、微软亚洲研究院等知名企业和研究机构工作和访问。

研究方向滕范文的研究方向主要包括计算机视觉、机器学习、等领域。

他在这些领域的研究成果得到了国内外同行的广泛认可和高度评价。

计算机视觉计算机视觉是指让计算机通过摄像头等设备获取图像或视频，并对其进行分析和理解的技术。

滕范文在计算机视觉领域的研究工作主要包括目标检测、图像分割、人脸识别等方面。

他提出了一系列有效的算法和模型，取得了较好的实验效果。

机器学习机器学习是指让计算机通过学习数据和模式，自动提取特征和规律，并进行预测和决策的技术。

滕范文在机器学习领域的研究工作主要包括深度学习、强化学习等方面。

他提出了一些创新性的方法和模型，取得了较好的实验效果。

是指让计算机具备类似人类的智能和思维能力，能够自主地学习、推理和决策的技术。

滕范文在领域的研究工作主要包括自然语言处理、知识图谱等方面。

他提出了一些创新性的方法和模型，取得了较好的实验效果。

学术成果滕范文在计算机视觉、机器学习、等领域的研究工作取得了丰硕的成果，发表了大量高水平的学术论文，获得了多项国内外学术奖励和荣誉。

学术论文滕范文发表的学术论文数量众多，其中不乏高水平的国际期刊和会议论文。

以下是他近年来发表的一些代表性论文：•Teng F, Zhang Y, Zhang C, et al. Multi-scale FCN with cascaded instance aware segmentation for arbitrary oriented word spotting in the wild. IEEE Transactions on Image Processing, 2019, 28: 1827-1840.•Teng F, Zhang Y, Zhang C, et al. Learning to segment text regions in natural images with edge-aware convolutional neural networks. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 2018, 40: 2881-2894.•Teng F, Zhang Y, Zhang C, et al. Multi-scale FCN with cascaded instance aware segmentation for arbitrary oriented word spotting in the wild. IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, 2017: 2285-2294.•Teng F, Zhang Y, Zhang C, et al. Robust text detection in natural images with edge-enhanced maximally stable extremal regions. IEEE Transactions on Image Processing, 2016, 25: 2554-2567.学术奖励和荣誉滕范文的学术成果得到了国内外同行的广泛认可和高度评价，获得了多项国内外学术奖励和荣誉。

计算机视觉应用实践案例分享最近几年，计算机视觉技术的发展已经引起了极大的关注。

从智能家居、自动驾驶到医疗诊断，计算机视觉技术已经广泛应用于各种领域。

在本文中，我将分享几个计算机视觉应用实践案例。

一、智能巡检随着各种工业设备的不断更新，设备故障往往会对生产造成严重影响。

基于此，通过实时监控设备运行状态，可以对潜在故障进行及时预警，并保证设备的正常运行。

智能巡检系统就是一种实现这个目标的方式。

在智能巡检系统中，计算机视觉技术扮演着重要的角色。

该系统通过摄像头对设备进行逐一拍照，并使用计算机视觉技术来分析图像，识别设备故障部位，比如脱落的螺丝、开裂的零件等等。

通过智能巡检，不仅可以提高设备的可靠性，降低维护成本，还可以提高生产效率。

二、人脸识别随着移动互联网、电子商务的快速发展，人们对于支付安全性的要求越来越高。

在此背景下，人脸识别技术应运而生。

现在，越来越多的支付应用都开始采用人脸识别技术来保证支付的安全性。

人脸识别技术可以通过摄像头对用户进行面部识别，从而判断用户的身份是否合法。

此外，人脸识别技术也可以广泛应用于监控、门禁等领域。

三、智能监控智能监控系统是一种应用广泛的计算机视觉技术。

该系统一般由监控摄像头、服务器和客户端软件组成。

在监控过程中，通过摄像头对监控区域进行全天候监控，并将图像实时传输到服务器。

服务器使用计算机视觉技术来对图像进行分析，并识别出人、车、物等各种目标，从而实现对监控区域的实时监控和预警。

智能监控系统可以广泛应用于社区、商业区、银行等场合，提高安全性，防范犯罪。

四、智能医疗随着医疗技术的发展，计算机视觉技术可以广泛应用于医疗诊断。

以视网膜病变（DR）诊断为例，计算机视觉技术可以识别出影像中的血管细节，从而辅助医生进行疾病诊断。

通过计算机视觉技术的应用，可以实现医疗诊断的自动化，提高诊断准确性，并缩短诊断时间，降低医疗成本。

总结计算机视觉技术的应用已经变得越来越广泛。

通过本文所述的几个实践案例，我们可以看到，计算机视觉技术已经在智能巡检、人脸识别、智能监控和智能医疗等领域实现了广泛的应用，并在提高效率、降低成本、强化安全等方面发挥了重要作用。

计算机视觉原理与应用案例计算机视觉是一门涉及计算机科学、人工智能和图像处理的领域，它利用计算机对图像和视频进行感知、理解和分析。

计算机视觉的应用范围广泛，包括图像识别、目标检测、人脸识别、视频监控等等。

本文将介绍计算机视觉的原理，并分享一些具有代表性的应用案例。

计算机视觉原理是以计算机对图像进行理解和处理为基础的。

它主要包括图像预处理、特征提取、目标识别和分类等步骤。

首先，图像预处理是对图像进行预处理和增强，以提高后续处理的准确性。

常用的图像预处理方法有灰度转换、直方图均衡化、滤波和边缘检测等。

这些方法可以减小图像中的噪声、增强图像的对比度，并提取出特定区域的显著特征。

接下来是特征提取，它是计算机视觉中的关键步骤。

特征提取通过分析图像中的局部区域，提取出能够代表图像内容的特征。

常用的特征提取方法有边缘检测、角点检测和纹理分析等。

这些特征可以用于图像的描述和分类，为后续的目标识别提供依据。

目标识别是计算机视觉应用的核心。

它通过分析图像中的目标特征，对图像中的目标进行识别和分类。

常见的目标识别方法包括模板匹配、机器学习和深度学习等。

模板匹配是基于像素级别的匹配，它能够识别特定形状的目标。

机器学习是通过训练样本，构建分类模型，进行目标识别。

而深度学习则是使用神经网络模型，通过多层次的特征提取和分类，实现更加准确的目标识别。

除了目标识别，计算机视觉还可以应用于人脸识别。

人脸识别是一种通过计算机对人脸进行识别和验证的技术。

它可以用于人脸解锁、身份认证等场景。

人脸识别的核心技术是面部特征提取和匹配。

面部特征提取通过分析人脸中的关键特征点，提取出能够代表个体的面部特征，如眼睛、嘴巴和鼻子等。

匹配则是将提取到的特征与已有的人脸数据库进行比对，从而进行识别和验证。

视频监控是另一个重要的计算机视觉应用领域。

它通过监控摄像头对目标进行实时监控和分析，以保障安全和防范事故。

视频监控的核心技术包括目标检测、行为分析和事件识别等。

计算机视觉技术的常见应用领域及案例分析计算机视觉技术是人工智能领域中的一个重要分支，通过利用数字图像处理技术和机器学习算法，使计算机能够像人类一样进行视觉感知和理解。

计算机视觉技术广泛应用于各个领域，包括工业制造、医疗保健、交通、农业、安防等。

本文将深入探讨计算机视觉技术在这些领域中的常见应用及相关案例分析。

首先，工业制造是计算机视觉技术的主要应用领域之一。

在工业生产中，计算机视觉技术能够实现对产品质量的快速、准确检测。

例如，在一些汽车工厂中，计算机视觉技术常用于对汽车外观缺陷的检测，如漆面划痕、凹陷等。

通过训练机器学习模型，计算机可以自动识别并分析这些缺陷，从而提高产品的质量和生产效率。

其次，医疗保健领域也是计算机视觉技术的重要应用领域之一。

计算机视觉技术在医学影像分析、疾病诊断等方面具有巨大潜力。

例如，在医学影像分析中，计算机视觉技术可以帮助医生快速、准确地检测出肿瘤、病变等疾病迹象。

通过对大量医学影像数据的学习和分析，计算机可以识别出潜在的异常区域，提供辅助诊断的依据。

此外，计算机视觉技术还可以应用于手术机器人的操作控制和辅助手术等方面，提高手术的精确度和安全性。

交通领域也是计算机视觉技术的典型应用领域之一。

交通监控、交通管理、自动驾驶等都离不开计算机视觉技术的支持。

例如，在交通监控中，计算机视觉技术可以识别并跟踪交通场景中的车辆、行人等，实现关键时刻的预警和智能管理。

自动驾驶领域则利用计算机视觉技术实现对道路、障碍物的感知和理解，从而实现智能导航和自动驾驶功能。

农业领域也是计算机视觉技术广泛应用的领域之一。

在现代农业生产中，计算机视觉技术可以帮助农民快速、准确地识别和监测农作物的生长状态、病虫害等信息。

通过对农田图像的分析和处理，计算机可以给出农民相应的农业决策和管理建议，提高农作物的产量和质量。

此外，在农业机械化领域，计算机视觉技术还可以实现对农业机械的自主导航和智能操作。

最后，安防领域是计算机视觉技术广泛应用的领域之一。

计算机视觉的应用案例计算机视觉（Computer Vision）是计算机科学与人工智能领域中一个重要的研究方向，涉及通过计算机模拟和理解人类视觉系统的能力，使计算机能够感知、理解和解释图像和视频。

随着技术的不断进步和应用领域的拓展，计算机视觉在各行各业中得到了广泛的应用。

本文将介绍一些计算机视觉的应用案例。

一、面部识别技术在安全监控中的应用面部识别技术是计算机视觉领域中的一个重要研究方向，通过对人脸图像进行分析和比对，可以实现对个体身份的自动识别。

面部识别技术在安全监控领域被广泛应用，例如在机场、火车站等公共场所，通过安装摄像头并结合面部识别算法，可以实现自动监测、识别和追踪可疑人员，提高安全保障水平。

二、无人驾驶技术中的视觉感知无人驾驶技术是近年来备受瞩目的领域之一，计算机视觉在其中起到了关键作用。

通过搭载在汽车上的摄像头、传感器等设备，计算机视觉系统可以实时感知周围环境并作出相应的决策，例如识别和跟踪其他车辆、行人以及交通信号灯，以确保行车安全和效率。

三、医学影像识别的应用计算机视觉在医学影像识别领域也有广泛的应用。

医学影像识别主要涉及对CT、MRI、X光等医学图像进行分析和识别，通过计算机视觉算法，可以实现疾病早期发现、疾病部位的定位和分析等功能。

例如，在肺癌诊断中，计算机视觉技术可以帮助医生对肺部CT图像进行自动分析，准确定位和量化病变，提高诊断的准确性和效率。

四、安防监控中的行为分析除了面部识别技术，计算机视觉还可以应用于安防监控中的行为分析。

通过对视频图像的分析，可以识别和跟踪特定的行为模式，如异常行为、闯入等，及时发出预警并采取相应的措施。

这种技术在银行、商场、社区等场所的安防监控中有着广泛的应用。

五、增强现实中的虚拟对象融合计算机视觉在增强现实（Augmented Reality）中有着重要的应用。

增强现实是一种通过在真实世界中叠加虚拟对象的技术，借助计算机视觉算法可以实现对真实场景的感知和虚拟对象的融合。

计算机视觉领域的一些牛人博客，超有实力的研究机构等的网站链接---个人整理分类：计算机视觉2014-01-13 10:47 4137人阅读评论(1) 收藏举报以下链接是关于计算机视觉（ComputerVision, CV）相关领域的网站链接，其中有CV牛人的主页，CV研究小组的主页，CV领域的paper,代码，CV领域的最新动态，国内的应用情况等等。

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（1）googleResearch；/index.html（2）MIT博士，汤晓欧学生林达华；/dhlin/index.html（3）MIT博士后Douglas Lanman；/~dlanman/（4）opencv中文网站；/index.php/%E9%A6%96%E9%A1%B5（5）Stanford大学vision实验室；/research.html（6）Stanford大学博士崔靖宇；/~jycui/（7）UCLA教授朱松纯；/~sczhu/（8）中国人工智能网；/（9）中国视觉网；/（10）中科院自动化所；/（11）中科院自动化所李子青研究员；/users/szli/（12）中科院计算所山世光研究员；/user/sgshan/（13）人脸识别主页；/（14）加州大学伯克利分校CV小组；/Research/P ...CS/vision/（15）南加州大学CV实验室；/USC-Computer-Vision.html（16）卡内基梅隆大学CV主页；/afs/cs/project/ci ... ision.html（17）微软CV研究员Richard Szeliski；/en-us/um/people/szeliski/（18）微软亚洲研究院计算机视觉研究组；/en-us/groups/vc/（19）微软剑桥研究院ML与CV研究组；/en-us/gro ... fault.aspx（20）研学论坛；/（21）美国Rutgers大学助理教授刘青山；/~qsliu/（22）计算机视觉最新资讯网；/（23）运动检测、阴影、跟踪的测试视频下载；/share/detail/18903287（24）香港中文大学助理教授王晓刚；.hk/~xgwang/(25)香港中文大学多媒体实验室（汤晓鸥）; .hk/(26)U.C. San Diego. computer vision;/content/home(27)CVonline; /rbf/CVonline/(28)computer vision software; /info/software.html(29)Computer Vision Resource; /(30)computer vision research groups;/info/groups.html(31)computer vision center; /cvcnews(32)浙江大学图像技术研究与应用（ITRA）团队：/(33)自动识别网：/(34)清华大学章毓晋教授：/publish/ee/4157/2010/20101217173552339241557/2010121 7173552339241557_.html(35)顶级民用机器人研究小组Porf.Gary领导的WillowGarage:/(36)上海交通大学图像处理与模式识别研究所：/(37)上海交通大学计算机视觉实验室刘允才教授：/(38)德克萨斯州大学奥斯汀分校助理教授Kristen Grauman ：/~grauman/(39)清华大学电子工程系智能图文信息处理实验室（丁晓青教授）：/auto/index.asp(40)北京大学高文教授：/htm-gaowen/(41)清华大学艾海舟教授：/cn/aihz(42)中科院生物识别与安全技术研究中心：/china/index%20CH.asp(43)瑞士巴塞尔大学Thomas Vetter教授：http://informatik.unibas.ch/personen/vetter_t.html(44)俄勒冈州立大学Rob Hess博士：/hess/(45)深圳大学于仕祺副教授：/(46)西安交通大学人工智能与机器人研究所：/(47)卡内基梅隆大学研究员Robert T.Collins:/~rcollins/home.html#Background(48)MIT博士Chris Stauffer:/stauffer/Home/index.php(49)美国密歇根州立大学生物识别研究组(Anil K. Jain教授)：/rgroups/biometrics/(50)美国伊利诺伊州立大学Thomas S.Huang:/directory/t-huang1(51)武汉大学数字摄影测量与计算机视觉研究中心：/index.asp(52)瑞士巴塞尔大学Sami Romdhani助理研究员：http://informatik.unibas.ch/personen/romdhani_sami/(53)CMU大学研究员Yang Wang:/~wangy/home.html(54)英国曼彻斯特大学Tim Cootes教授：/staff/timothy.f.cootes/(55)美国罗彻斯特大学教授Jiebo Luo:/u/jluo/(56)美国普渡大学机器人视觉实验室：https:///RVL/Welcome.html(57)美国宾利州立大学感知、运动与认识实验室：/home/home.shtml(58)美国宾夕法尼亚大学GRASP实验室：https:///(59)美国内达华大学里诺校区CV实验室：/CVL/index.php(60)美国密西根大学vision实验室：/vision/index.html(61)University of Massachusetts(麻省大学),视觉实验室：/index.html(62)华盛顿大学博士后Iva Kemelmacher:/homes/kemelmi(63)以色列魏茨曼科技大学RonenBasri:http://www.wisdom.weizmann.ac.il/~ronen/index.html(64)瑞士ETH-Zurich大学CV实验室：http://www.vision.ee.ethz.ch/boostingTrackers/index.htm(65)微软CV研究员张正友：/en-us/um/people/zhang/(66)中科院自动化所医学影像研究室：/(67)中科院田捷研究员：/tian/(68)微软Redmond研究院研究员SimonBaker:/en-us/people/sbaker/(69)普林斯顿大学教授李凯：/~li/(70)普林斯顿大学博士贾登：/~jiadeng/(71)牛津大学教授Andrew Zisserman：/~az/(72)英国leeds大学研究员Mark Everingham:/me/(73)英国爱丁堡大学教授Chris William: /ckiw/(74)微软剑桥研究院研究员John Winn: /(75)佐治亚理工学院教授Monson H.Hayes：/people/mhayes/index.html(76)微软亚洲研究院研究员孙剑：/en-us/people/jiansun/(77)微软亚洲研究院研究员马毅：/en-us/people/mayi/(78)英国哥伦比亚大学教授David Lowe: http://www.cs.ubc.ca/~lowe/(79)英国爱丁堡大学教授Bob Fisher: /rbf/(80)加州大学圣地亚哥分校教授Serge J.Belongie:/~sjb/(81)威斯康星大学教授Charles R.Dyer: /~dyer/(82)多伦多大学教授Allan.Jepson: /~jepson/(83)伦斯勒理工学院教授Qiang Ji: /~qji/(84)CMU研究员Daniel Huber: /person.html?person_id=123(85)多伦多大学教授：David J.Fleet: /~fleet/(86)伦敦大学玛丽女王学院教授Andrea Cavallaro:/~andrea/(87)多伦多大学教授Kyros Kutulakos: /~kyros/(88)杜克大学教授Carlo Tomasi: /~tomasi/(89)CMU教授Martial Hebert: /~hebert/(90)MIT助理教授Antonio Torralba: /torralba/www/(91)马里兰大学研究员Yasel Yacoob: /users/yaser/(92)康奈尔大学教授Ramin Zabih: /~rdz/(93)CMU博士田渊栋: /~yuandong/(94)CMU副教授Srinivasa Narasimhan: /~srinivas/(95)CMU大学ILIM实验室：/~ILIM/(96)哥伦比亚大学教授Sheer K.Nayar: /~nayar/(97)三菱电子研究院研究员Fatih Porikli ：/(98)康奈尔大学教授Daniel Huttenlocher：/~dph/(99)南京大学教授周志华：/zhouzh/index.htm(100)芝加哥丰田技术研究所助理教授DeviParikh: /~dparikh/index.html(101)瑞士联邦理工学院博士后HelmutGrabner: http://www.vision.ee.ethz.ch/~hegrabne/#Short_CV(102)香港中文大学教授贾佳亚：.hk/~leojia/index.html(103)南洋理工大学副教授吴建鑫：.sg/Jianxin/index.html (104)GE研究院研究员李关：/~lguan/(105)佐治亚理工学院教授Monson Hayes:/people/mhayes/(106)图片检索国际会议VOC(微软剑桥研究院组织): /challenges/VOC/(107)机器视觉开源处理库汇总：/a/2217609/(108)布朗大学教授Benjamin Kimia: /kimia.html(109)数据堂-图像处理相关的样本数据：/data/list/602026/p1 (110)东软基于CV的汽车辅助驾驶系统：/cn/solutions/1047/(111)马里兰大学教授Rema Chellappa:/~rama/(112)芝加哥丰田研究中心助理教授Devi Parikh：/~dparikh/index.html(113)宾夕法尼亚大学助理教授石建波：/~jshi/(114)比利时鲁汶大学教授Luc Van Gool：http://www.vision.ee.ethz.ch/members/get_member.cgi?id=1,http://www.vision.ee.ethz.ch /~vangool/(115)行人检测主页：/(116)法国学习算法与系统实验室Basilio Noris博士：http://lasa.epfl.ch/people/member.php?SCIPER=129576http://mldemos.epfl.ch/(117)美国马里兰大学LARRY S.DAVIS教授：/~lsd/(118)计算机视觉论文分类导航：/bibliography/contents.html(119)计算机视觉分类信息导航：/(120)西班牙马德里理工大学博士Marcos Nieto：/(121)香港理工大学副教授张磊：.hk/~cslzhang/(122)以色列技术学院教授Michael Elad：http://www.cs.technion.ac.il/~elad/(123)韩国启明大学计算机视觉与模式识别实验室：http://cvpr.kmu.ac.kr/(124)英国诺丁汉大学Michel Valstar博士：/~mfv/(125)卡内基梅隆大学Takeo Kanade教授:/people/kanade_takeo.html(126)微软学术搜索：/(127)比利时天主教鲁汶大学Radu Timofte博士：http://homes.esat.kuleuven.be/~rtimofte/，交通标志检测，定位，3D跟踪(128)迪斯尼匹兹堡研究院研究员：Iain Matthews:/iainm/Home.html /person.html?type= ... son_id=741 AAM,三维重建（129）康奈尔大学视觉与图像分析组：/医学图像处理（130）密西根州立大学生物识别研究组：/biometrics/人脸识别、指纹识别、图像检索（131）柏林科技大学计算机视觉与遥感实验室：http://www.cv.tu-berlin.de/menue/computer_vision_remote_sensing/parameter/en/图像分析、物体重建、基于图像的表面测量、医学图像处理（132）英国布里斯托大学数字多媒体研究组：/Research/Digitalmedia/运动检测与跟踪、视频压缩、3D重建、字符定位（133）英国萨利大学视觉、语音与信号处理中心：/cvssp/人脸识别、监控、3D、视频检索、（134）北卡莱罗纳大学教堂山分校Marc Pollefeys教授：/~marc/基于视频的3D模型生成、相机标定、运动检测与分析、3D重建（135）澳大利亚国立大学Richard Hartley教授：.au/~hartley/运动估计、稀疏子空间、跟踪、（136）百度技术副总监于凯：http://www.dbs.ifi.lmu.de/~yu_k/深度学习，稀疏表示，图像分类（137）西安电子科技大学高新波教授：/xbgao/index.html质量评判、水印、稀疏表示、超分辨率（138）加州大学伯克利分校Michael I.Jordan教授：/~jordan/机器学习（139）加州理工行人检测相关资料：/Image_Datasets/CaltechPedestrians/（140）微软Redmond研究院研究员Piotr Dollar: /~pdollar/行人检测、特征提取、（141）视觉计算研究论坛：/bbs/中科院视觉计算研究小组的论坛（142）美国坦桑尼亚州立大学稀疏学习软件包：/~jye02/Software/SLEP/index.htm稀疏学习（143）美国加州大学圣地亚哥分校Jacob Whitehill博士：/~jake/机器学习（144）美国布朗大学Michael J.Black教授：/~black/人的姿态估计和跟踪（145）美国加州大学圣地亚哥分校David Kriegman教授：/~kriegman/人脸识别（146）南加州大学Paul Debevec教授：/~debevec/或/将CV和CG结合研究人脸捕捉重建技术（147）伊利诺伊大学D.A.Forsyth教授：/~daf/三维重建（148）英国牛津大学Ian Reid教授：/~ian/跟踪和机器人导航（149）CMU大学Alyosha Efros 教授: https:///~efros/图像纹理合成（150）加州大学伯克利分校Jitendra Malik教授：/~malik/轮廓检测、图像/视频分割、图形匹配、目标识别（151）MIT教授William Freeman：/billf/应用于CV的ML、可视化感知的贝叶斯模型、计算摄影学；最有影响力的研究成果：图像纹理合成（152）CMU博士Henry Schneiderman：/~hws/目标检测和识别；最有影响力的研究成果：目标检测；2000年CVPR上发表了”A statistical method for 3D object detection applied to faces and cars”。

计算机视觉是指计算机系统能够“理解”和分析图像或视频的能力。

它是人工智能领域的一个重要分支，应用广泛，包括人脸识别、自动驾驶、医学影像分析等。

然而，在实际应用中，计算机视觉常常面临一些问题，比如图像质量不佳、光照不均匀、物体遮挡等。

下面就针对一些常见的计算机视觉问题，介绍一些解决方法。

一、图像质量不佳图像质量不佳是计算机视觉常见的问题之一。

图像可能受到模糊、噪声、失真等因素的影响，导致计算机无法准确识别图像中的内容。

解决这一问题的方法之一是使用图像增强技术，对图像进行去噪、锐化、增加对比度等处理，提高图像的清晰度和质量。

另外，还可以通过选择更好的采集设备、调整拍摄参数等方式来改善图像质量，从根源上解决问题。

二、光照不均匀光照不均匀也是计算机视觉常见的问题之一。

图像中可能存在阴影、反光、强光等情况，导致计算机难以准确提取图像信息。

解决这一问题的方法包括使用光照补偿算法，利用图像处理技术对图像进行光照均匀化处理，使图像中的光照分布更加均匀。

此外，还可以通过优化光照条件、更换灯光等方式来改善光照情况，提高计算机视觉系统的识别率。

三、物体遮挡物体遮挡是计算机视觉中常见的问题之一。

在图像或视频中，物体可能被其他物体遮挡，导致计算机无法完整地识别物体。

解决这一问题的方法之一是利用目标检测和分割技术，对图像中的物体进行检测和分割，从而识别出被遮挡的物体。

另外，还可以通过改变摄像机的视角、调整拍摄角度等方式来减少物体遮挡的情况，提高计算机视觉系统的识别准确性。

四、运动模糊在拍摄移动物体或者手持拍摄时，图像可能出现运动模糊，导致图像中物体轮廓不清晰。

解决这一问题的方法包括使用图像复原算法，对模糊图像进行复原处理，恢复图像中物体的清晰轮廓。

此外，还可以通过提高拍摄速度、使用防抖设备等方式来减少运动模糊的情况，提高图像的清晰度。

五、环境干扰在室外或者复杂环境中，计算机视觉系统可能受到环境干扰，比如风吹树叶、雨雪干扰等，导致图像质量下降。

在计算机视觉技术中遇到的主要挑战及解决方法计算机视觉技术（Computer Vision）是人工智能领域中的一个重要分支，旨在使计算机能够通过图像和视频等视觉信息来模仿人类的视觉感知和理解能力。

随着人工智能的发展和技术的进步，计算机视觉在许多领域都得到了广泛应用，例如人脸识别、物体检测和图像分割等。

然而，计算机视觉技术在实际应用中也面临着一些主要挑战。

本文将探讨在计算机视觉技术中遇到的主要挑战以及可能的解决方法。

一、图像质量不佳在实际应用中，由于各种因素（如环境光线、拍摄设备等）的干扰，获取的图像质量常常不佳。

这给计算机视觉算法的准确性带来了极大的挑战。

例如，低对比度、噪点和模糊图像等都可能降低算法的性能。

为了解决这个问题，可以采用图像增强技术。

图像增强是一种通过一系列算法和方法，提高图像的视觉感知质量的过程。

常见的图像增强方法包括直方图均衡化、滤波器等。

通过对图像进行增强，可以提高图像的对比度、减少噪音，并改善图像的细节。

此外，还可以通过使用多传感器融合的方法来提高图像质量。

例如，可以使用多个摄像头同时拍摄相同的场景，并通过融合它们的图像来减少噪声和模糊度。

二、复杂背景下的物体检测和识别在复杂的场景中，物体检测和识别是计算机视觉中的一个重要任务。

然而，由于复杂背景的存在，如遮挡、相似的物体等，物体的检测和识别往往变得困难。

为了应对这个挑战，可以采用基于深度学习的方法。

深度学习是一种通过模拟人脑神经网络来进行模式识别和学习的方法。

使用深度学习算法，可以构建更加复杂和准确的模型，从而提高物体检测和识别的准确性。

例如，可以使用卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）来提取图像中的特征，然后使用支持向量机（Support Vector Machine，SVM）进行分类或使用回归模型进行定位。

此外，还可以结合上下文信息进行物体检测和识别。

上下文信息包括物体的相对位置、尺寸、颜色等。

拜读一下计算机界牛人前辈们--转2010年08月13日星期五 10:44 P.M.Bill Joy, 前任Sun的首席科学家，当年在Berkeley时主持开发了最早版本的BSD。

他还是vi和csh的作者。

当然，Csh Programming Considered Harmful 是另一个话题乐。

据说他想看看自己能不能写个操作系统，就在三天里写了个自己的Unix, 也就是BSD的前身。

当然是传说了，但足见他的功力。

另一个传说是，1980年初的时候，DARPA让BBN在Berkley Unix里加上BBN开发的TCP/IP代码。

但当时还是研究生的B伯伯怒了，拒绝把BBN TCP/IP 加入BSD，因为他觉得BBN的TCP/IP写得不好。

于是B伯伯出手了，端的是一箭封喉，很快就写出了高性能的伯克利版TCP/IP。

当时BBN和DARPA签了巨额合同开发TCP/IP Stack，谁知他们的代码还不如一个研究生的好。

于是他们开会。

只见当时B伯伯穿个T-shirt出现在会议室(当时穿T-shirt不象现在，还是相当散漫的哈)。

只见BBN问：你怎么写出来的？而B伯伯答：简单，你读协议，然后编程就行了。

最令偶晕倒的是，B伯伯硕士毕业后决定到工业界发展，于是就到了当时只有一间办公室的Sun, 然后他就把Sparc设计出来乐。

象这种软硬通吃的牛人，想不佩服都不行的说。

据Bill Joy的同事说，一般开会的时候B伯伯总是拿一堆杂志漫不经心地读。

但往往在关键之处，B伯伯发言，直切要害，提出漂亮的构想，让同事们彻底崩溃。

对了，他还是Java Spec和JINI的主要作者之一。

John Carmack，ID Software的founder和Lead Programmer。

上个月和一个搞图形的师兄聊天，他竟然不知道John Carmack, 也让偶大大地晕了一把。

不过也许搞研究的和搞实战的多少有些隔吧。

想必喜欢第一人称射击游戏的都知道J哥哥。

计算机视觉是一个非常广泛和活跃的领域，涉及从图像处理到机器学习，从模式识别到人机交互等多个方面的研究。

了解这个领域的研究现状需要采取多种方法，包括阅读最新的文献、参加学术会议和研讨会、参观博物馆和与相关领域的专家进行交流等。

以下是一些具体的方法：
一、阅读最新的文献：计算机视觉领域的最新研究成果通常会发表在各种学术期刊和会议上，因此阅读最新的文献是了解这个领域研究现状的最好方法之一。

你可以通过订阅相关的期刊和会议论文集来获取最新的研究成果。

此外，你还可以通过查阅计算机视觉领域的专业网站和博客等途径来获取最新的信息。

二、参加学术会议和研讨会：参加学术会议和研讨会可以让你更深入地了解计算机视觉领域的研究现状和最新进展。

此外，你还可以与该领域的专家进行交流，并建立一些有价值的联系。

三、参观博物馆：计算机视觉领域的一些研究成果可能会在博物馆中展出。

参观这些博物馆可以帮助你更好地了解计算机视觉领域的历史和发展。

四、与相关领域的专家进行交流：与计算机视觉领域的专家进行交流可以帮助你更好地了解该领域的研究现状和未来趋势。

你可以通过参加学术会议、研讨会等方式来结识这些专家，并建立联系。

五、了解应用场景：计算机视觉领域的研究成果在很多应用场景中都有应用，例如人脸识别、自动驾驶、智能家居等。

了解这些应用场景可以帮助你更好地理解计算机视觉领域的研究现状和未来趋势。

总之，了解计算机视觉领域的研究现状需要采取多种方法，包括阅读最新的文献、参加学术会议和研讨会、参观博物馆和与相关领域的专家进行交流等。

这些方法可以帮助你更好地了解该领域的历史和发展，以及未来的发展趋势。

计算机视觉的应用例子和原理1. 什么是计算机视觉计算机视觉（Computer Vision）是一门研究如何使计算机能够通过图像或视频进行“视觉”理解的科学和技术。

它包括从数字图像或视频中获取、处理和分析视觉信息，以实现类似于人类视觉系统的自动化任务。

2. 计算机视觉的应用例子计算机视觉技术在各个领域得到广泛应用，下面列举了一些计算机视觉的应用例子：2.1 人脸识别人脸识别是计算机视觉中的一个重要应用。

它使用计算机视觉算法和模型来检测、识别和验证人脸。

人脸识别技术在安全领域有广泛应用，如人脸解锁、人脸门禁等。

此外，人脸识别还被应用于社交媒体、犯罪调查等领域。

2.2 图像分类图像分类是计算机视觉中的基础任务之一，它的目标是根据图像的内容将其归类到不同的类别中。

图像分类技术在智能交通、医学影像分析、图像搜索等领域得到广泛应用。

例如，智能交通中的车辆识别和行人检测都是图像分类的应用。

2.3 目标检测目标检测是计算机视觉中的另一个重要应用。

它的目标是通过计算机视觉算法在图像或视频中定位和识别特定的目标物体。

目标检测技术在自动驾驶、机器人导航、视频监控等领域有广泛应用。

2.4 图像分割图像分割是将图像中的像素分配到不同的语义区域的过程。

图像分割技术在医学图像分析、遥感图像解译等领域有广泛应用。

例如，在医学影像中，图像分割可以帮助医生提取出感兴趣的区域，用于疾病诊断和治疗。

2.5 姿态估计姿态估计是计算机视觉中的一个任务，其目标是通过计算机视觉算法从图像或视频中估计出人体的姿势和关节角度。

姿态估计技术在虚拟现实、运动分析、人机交互等领域得到广泛应用。

3. 计算机视觉的原理计算机视觉的应用背后依赖于一系列计算机视觉算法和技术，下面简要介绍了一些常用的计算机视觉原理：3.1 特征提取特征提取是计算机视觉中的重要步骤，其目标是从图像中提取有用的、能够代表图像内容的特征。

常用的特征提取方法包括颜色直方图、边缘检测、角点检测等。

让计算机看懂世界世界顶级专家探讨图像识别的发展和未来新智元推荐：感谢雷鸣供稿时间：2015 年9 月13 日（周日）22：00嘉宾：1）贾扬清：谷歌大脑资深科学家，全球最普遍使用的图像识别开源软件caffe 的作者2）徐伟：百度深度学习实验室杰出科学家3）赵勇：格灵深瞳创始人，前谷歌研究院资深科学家，谷歌眼镜核心成员主持人：雷鸣：北大大数据与机器学习创新中心主任；百度七剑客，酷我创始人形式：实时互动，多群转发主群内容内容点1）图像识别的现状：物体识别、人脸识别、动作识别等发展到什么程度？2）未来5 年，会有什么突破，真的能够超过人吗？3）在安防领域，尤其是公共安全、企业安全、家庭安全上的机会4）在身份识别领域，上班打卡、银行开户、身份认证等的机会5）在智能硬件，让硬件能够感知周边环境，变得更聪明的机会6）在机器人领域，让机器能够有超越人类的视觉，进而更加智能的机会主持人雷鸣：各位，我们今天非常有幸请到了贾扬清，徐伟，赵勇三位人工智能专家，让我们欢迎他们的到来！下面开始今天的沟通话题。

【现状】计算机视觉和图像识别雷鸣：首先，请三位嘉宾聊一下当前计算机视觉和图像识别的现状，现在到底到了什么水平？赵勇：图像识别在过去几年发展太迅速了。

五年前我博士毕业刚刚加入谷歌研究院的时候，我所在的组很多同事都在研究这个问题。

回忆当时，可能不会有任何人可以想象到之后这几年个领域这么巨大的进展。

如果盲目地看看ImageNet、ILSVRC 上跑的分数，甚至给人这么一种感觉：计算机图像识别的能力是不是已经超越人类了？赵勇：当然这些重要的进展，最大的贡献，来自于深度神经网络技术的发展，大数据的发展，以及大规模高性能运算的发展。

贾扬清-谷歌-research ：对，计算机视觉在物体识别上的进展前几年突飞猛进，现在几乎可以说已经超越人类在特定的任务上的识别能力了，比如说人脸识别，具体物种的识别等等徐伟-百度IDL-杰出科学家：我认为在一些特定的任务上，是超过人类了。