一些好的机器视觉相关网站推荐

opencv论坛原帖:http://www.opencv.org.cn/forum/viewtopic.php?f=1&t=13642
以下链接是本人整理的关于计算机视觉(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。打算从事这个行业或者刚入门的朋友可以多关注这些网站,多了解一些CV的具体应用。搞研究的朋友也可以从中了解到很多牛人的研究动态、招生情况等。总之,我认为,知识只有分享才能产生更大的价值,真诚希望下面的链接能对朋友们有所帮助。
(1)googleResearch; http://research.google.com/index.html
(2)MIT博士,汤晓欧学生林达华; http://people.csail.mit.edu/dhlin/index.html
(3)MIT博士后Douglas Lanman; http://web.media.mit.edu/~dlanman/
(4)opencv中文网站; http://www.opencv.org.cn/index.php/%E9%A6%96%E9%A1%B5
(5)Stanford大学vision实验室; http://vision.stanford.edu/research.html
(6)Stanford大学博士崔靖宇; http://www.stanford.edu/~jycui/
(7)UCLA教授朱松纯; http://www.stat.ucla.edu/~sczhu/
(8)中国人工智能网; http://www.chinaai.org/
(9)中国视觉网; http://www.china-vision.net/
(10)中科院自动化所; http://www.ia.cas.cn/
(11)中科院自动化所李子青研究员; http://www.cbsr.ia.ac.cn/users/szli/
(12)中科院计算所山世光研究员; http://www.jdl.ac.cn/user/sgshan/
(13)人脸识别主页; http://www.face-rec.org/
(14)加州大学伯克利分校CV小组; http://www.eecs.berkeley.edu/Research/P ... CS/vision/

(15)南加州大学CV实验室; http://iris.usc.edu/USC-Computer-Vision.html
(16)卡内基梅隆大学CV主页;

http://www.cs.cmu.edu/afs/cs/project/ci ... ision.html

(17)微软CV研究员Richard Szeliski;http://research.microsoft.com/en-us/um/people/szeliski/
(18)微软亚洲研究院计算机视觉研究组; http://research.microsoft.com/en-us/groups/vc/
(19)微软剑桥研究院ML与CV研究组; http://research.microsoft.com/en-us/gro ... fault.aspx

(20)研学论坛; http://bbs.matwav.com/
(21)美国Rutgers大学助理教授刘青山; http://www.research.rutgers.edu/~qsliu/
(22)计算机视觉最新资讯网; http://www.cvchina.info/
(23)运动检测、阴影、跟踪的测试视频下载; http://apps.hi.baidu.com/share/detail/18903287
(24)香港中文大学助理教授王晓刚; http://www.ee.cuhk.edu.hk/~xgwang/
(25)香港中文大学多媒体实验室(汤晓鸥); http://mmlab.ie.cuhk.edu.hk/
(26)U.C. San Diego. computer vision;http://vision.ucsd.edu/content/home
(27)CVonline; http://homepages.inf.ed.ac.uk/rbf/CVonline/
(28)computer vision software; http://peipa.essex.ac.uk/info/software.html
(29)Computer Vision Resource; http://www.cvpapers.com/
(30)computer vision research groups;http://peipa.essex.ac.uk/info/groups.html
(31)computer vision center; http://computervisioncentral.com/cvcnews

(32)浙江大学图像技术研究与应用(ITRA)团队:http://www.dvzju.com/

(33)自动识别网:http://www.autoid-china.com.cn/

(34)清华大学章毓晋教授:http://www.tsinghua.edu.cn/publish/ee/4157/2010/20101217173552339241557/20101217173552339241557_.html

(35)顶级民用机器人研究小组Porf.Gary领导的Willow Garage:http://www.willowgarage.com/

(36)上海交通大学图像处理与模式识别研究所:http://www.pami.sjtu.edu.cn/

(37)上海交通大学计算机视觉实验室刘允才教授:http://www.visionlab.sjtu.edu.cn/

(38)德克萨斯州大学奥斯汀分校助理教授Kristen Grauman :http://www.cs.utexas.edu/~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):http://ocrserv.ee.tsinghua.edu.cn/auto/index.asp

(40)北京大学高文教授:http://www.jdl.ac.cn/htm-gaowen/

(41)清华大学艾海舟教授:http://media.cs.tsinghua.edu.cn/cn/aihz

(42)中科院生物识别与安全技术研究中心:http://www.cbsr.ia.ac.cn/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:http://blogs.oregonstate.edu/hess/

(45)深圳大学 于仕祺副教授:http://yushiqi.cn/

(46)西安交通大学人工智能与机器人研究所:http://www.aiar.xjtu.edu.cn/

(47)卡内基梅隆大学研究员Robert T. Collins:http://www.cs.cmu.edu/~rcollins/home.html#Background

(48)MIT博士Chris Stauffer:http://people.csail.mit.edu/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):http://www.cse.msu.edu/rgroups/biometrics/

(50)美国伊利诺伊州立大学Thomas S. Huang:http://www.beckman.illinois.edu/directory/t-huang1

(51)武汉大学数字摄影测量与计算机视觉研究中心:http://www.whudpcv.cn/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:http://www.cs.cmu.edu/~wangy/home.html

(54)英国曼彻斯特大学Tim Cootes教授:http://personalpages.manchester.ac.uk/staff/timothy.f.cootes/

(55)美国罗彻斯特大学教授Jiebo Luo:http://www.cs.rochester.edu/u/jluo/

(56)美国普渡大学机器人视觉实验室:https://engineering.purdue.edu/RVL/Welcome.html

(57)美国宾利州立大学感知、运动与认识实验室:http://vision.cse.psu.edu/home/home.shtml

(58)美国宾夕法尼亚大学GRASP实验室:https://www.grasp.upenn.edu/

(59)美国内达华大学里诺校区CV实验室:http://www.cse.unr.edu/CVL/index.php

(60)美国密西根大学vision实验室:http://www.eecs.umich.edu/vision/index.html

(61)University of Massachusetts(麻省大学),视觉实验室:http://vis-www.cs.umass.edu/index.html

(62)华盛顿大学博士后Iva Kemelmacher:http://www.cs.washington.edu/homes/kemelmi

(63)以色列魏茨曼科技大学Ronen Basri: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:http://research.microsoft.com/en-us/um/people/zhang/

(66)中科院自动化所医学影像研究室:http://www.3dmed.net/

(67)中科院田捷研究员:http://www.3dmed.net/tian/

(68)微软Redmond研究院研究员Simon Baker:http://research.microsoft.com/en-us/people/sbaker/

(69)普林斯顿大学教授李凯:http://www.cs.princeton.edu/~li/
(70)普林斯顿大学博士贾登:http://www.cs.princeton.edu/~jiadeng/
(71)牛津大学教授Andrew Zisserman: http://www.robots.ox.ac.uk/~az/
(72)英国leeds大学研究员Mark Everingham:http://www.comp.leeds.ac.uk/me/
(73)英国爱丁堡大学教授Chris William: http://homepages.inf.ed.ac.uk/ckiw/
(74)微软剑桥研究院研究员John Winn: http://johnwinn.org/
(75)佐治亚理工学院教授Monson H.Hayes:http://savannah.gatech.edu/people/mhayes/index.html
(76)微软亚洲研究院研究员孙剑:http://research.microsoft.com/en-us/people/jiansun/
(77)微软亚洲研究院研究员马毅:http://research.microsoft.com/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: http://homepages.inf.ed.ac.uk/rbf/
(80)加州大学圣地亚哥分校教授Serge J.Belongie:http://cseweb.ucsd.edu/~sjb/
(81)威斯康星大学教授Charles R.Dyer: http://pages.cs.wisc.edu/~dyer/
(82)多伦多大学教授Allan.Jepson: http://www.cs.toronto.edu/~jepson/
(83)伦斯勒理工学院教授Qiang Ji: http://www.ecse.rpi.edu/~qji/
(84)CMU研究员Daniel Huber: http://www.ri.cmu.edu/person.html?person_id=123
(85)多伦多大学教授:David J.Fleet: http://www.cs.toronto.edu/~fleet/
(86)伦敦大学玛丽女王学院教授Andrea Cavallaro:http://www.eecs.qmul.ac.uk/~andrea/
(87)多伦多大学教授Kyros Kutulakos: http://www.cs.toronto.edu/~kyros/
(88)杜克大学教授Carlo Tomasi: http://www.cs.duke.edu/~tomasi/
(89)CMU教授Martial Hebert: http://www.cs.cmu.edu/~hebert/
(90)MIT助理教授Antonio Torralba: http://web.mit.edu/torralba/www/
(91)马里兰大学研究员Yasel Yacoob: http://www.umiacs.umd.edu/users/yaser/
(92)康奈尔大学教授Ramin Zabih: http://www.cs.cornell.edu/~rdz/

(93)CMU博士田渊栋: http://www.cs.cmu.edu/~yuandong/
(94)CMU副教授Srinivasa Narasimhan: http://www.cs.cmu.edu/~srinivas/
(95)CMU大学ILIM实验室:http://www.cs.cmu.edu/~ILIM/
(96)哥伦比亚大学教授Sheer K.Nayar: http://www.cs.columbia.edu/~nayar/
(97)三菱电子研究院研究员Fatih Porikli :http://www.porikli.com/
(98)康奈尔大学教授Daniel Huttenlocher:http://www.cs.cornell.edu/~dph/
(99)南京大学教授周志华:http://cs.nju.edu.cn/zhouzh/index.htm
(100)芝加哥丰田技术研究所助理教授Devi Parikh: http://ttic.uchicago.edu/~dparikh/index.html
(101)瑞士联邦理工学院博士后Helmut Grabner: http://www.vision.ee.ethz.ch/~hegrabne/#Short_CV

(102)香港中文大学教授贾佳亚:http://www.cse.cuhk.edu.hk/~leojia/index.html

(103)南洋理工大学副教授吴建鑫:http://c2inet.sce.ntu.edu.sg/Jianxin/index.html

(104)GE研究院研究员李关:http://www.cs.unc.edu/~lguan/

(105)佐治亚理工学院教授Monson Hayes:http://savannah.gatech.edu/people/mhayes/

(106)图片检索国际会议VOC(微软剑桥研究院组织): http://pascallin.ecs.soton.ac.uk/challenges/VOC/

(107)机器视觉开源处理库汇总:http://archive.cnblogs.com/a/2217609/

(108)布朗大学教授Benjamin Kimia: http://www.lems.brown.edu/kimia.html 

(109)数据堂-图像处理相关的样本数据:http://www.datatang.com/data/list/602026/p1

(110)东软基于CV的汽车辅助驾驶系统:http://www.neusoft.com/cn/solutions/1047/

(111)马里兰大学教授Rema Chellappa:http://www.cfar.umd.edu/~rama/
(112)芝加哥丰田研究中心助理教授Devi Parikh:http://ttic.uchicago.edu/~dparikh/index.html

(113)宾夕法尼亚大学助理教授石建波:http://www.cis.upenn.edu/~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=1http://www.vision.ee.ethz.ch/~vangool/

(115)行人检测主页:http://www.pedestrian-detection.com/

(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=129576 http://mldemos.epfl.ch/
(117)美国马里兰大学LARRY S.DAVIS教授:http://www.umiacs.umd.edu/~lsd/

(118)计算机视觉论文分类导航:http://www.visionbib.com/bibliography/contents.html

(119)计算机视觉分类信息导航:http://www.visionbib.com/
(120)西班牙马德里理工大学博士Marcos Nieto:http://marcosnieto.net/

整理的内容不见得完善,也不见得能满足所有朋友的需要。如果您有更好的网站资源,欢迎推荐给我。另外,如果你不想记录所有这些链接,也可以去我的博客,所有这些网址在我的博客都有链接。而且,以后我还会不断更新!我的博客是:http://blog.csdn.net/carson2005

时间: 2024-11-03 12:34:57

一些好的机器视觉相关网站推荐的相关文章

B2C网站商品页设计理论:相关商品推荐设计

文章描述:B2C网站商品详情页如何设计相关商品推荐? 为什么要做相关商品推荐? 商品详情是可能挖出金子的岛屿,我们都知道. 于是我们使了各种招式,终于让用户来到了商品详情页.我们悄悄念起魔鬼的咒语,恨不得用户马上去点全页最醒目的那个"加入购物车"或"立刻购买".可是,绝大部分B2C商详页的UV转化率不超过5%(何况是PV!),绝大部分用户最终是不会购买这个商品的,有可能他是被大胸的模特图骗进来的,有可能价格不合适,有可能商品细节不喜欢,有可能大多数的好评里有一个让他

B2C网站商品详情页如何设计相关商品推荐?

为什么要做相关商品推荐? 商品详情是可能挖出金子的岛屿,我们都知道. 于是我们使了各种招式,终于让用户来到了商品详情页.我们悄悄念起魔鬼的咒语,恨不得用户马上去点全页最醒目的那个"加入购物车"或"立刻购买".可是,绝大部分B2C商详页的UV转化率不超过5%(何况是PV!),绝大部分用户最终是不会购买这个商品的,有可能他是被大胸的模特图骗进来的,有可能价格不合适,有可能商品细节不喜欢,有可能大多数的好评里有一个让他难以接受的差评,总之,他不想买. 难道让用户就这么流失

初学者-初学网站建设从何入手以及相关书籍推荐

问题描述 初学网站建设从何入手以及相关书籍推荐 想学网站建设.请问从何入手?有哪些易懂的书籍推荐?多谢了.............. 解决方案 html javascript,css做页面.然后iis搭建服务器加载网页内容.发布网站等. 解决方案二: 学习编程语言非一日之功,如果你能搞清楚服务器的安装,各种软件的配置,如何搭建环境,以及如何部署和维护现有的网站系统,就善莫大焉了. 事实上,论坛.新闻网站.购物网站.博客.企业产品展示,这些常见的网站都有现成可用的代码,无需自己从头写. 解决方案三

十个程序员必备的网站推荐

简述 程序员的工作和日常生活非常的枯燥,这里给大家推荐一些程序员经常使用的网站,也是我经常上的一些网站,尤其是前三个网站感觉用起来非常的舒服.我大致把这些网站分为三类,使用工具类,设计分享类,资讯交流类,业界良心类.希望能对大家有所帮助. 简述 网站推荐 网站推荐 Github代码托管(https://github.com/) 作为开源代码库以及版本控制系统,Github拥有140多万开发者用户.随着越来越多的应用程序转移到了云上,Github已经成为了管理软件开发以及发现已有代码的首选方法.代

让用户更容易地找到需要的信息–优化相关内容推荐

--让用户更容易地找到需要的信息4 博客之前的一篇文章--优化网站导航设计,介绍了如何评价网站导航功能及基于分析的优化.但后来才发现其中遗漏了Google-Analytics上一个很实用的功能--Navigation-Summary,字面上翻译是"导航概要",但似乎用"页面上下游"(百度统计上的称呼,拿过来先借用下)分析更加贴切.它能够很好地分析网站导航的实现度(说得直观点就是导航功能上的有效点击或操作),下面就来介绍下这个功能. 更好地衡量导航实现度 先看一下我的

国内热门网站推荐

爱库网 发布了9月份热门网站排行榜 ,数据来源于爱库网9月份最受欢迎的200多网站,九月热门网站推荐都选自此排行榜,更多网站也可以查看此排行榜专辑. 六月蜂网是一个专注于艺术与设计领域的知识分享与创意交易的SNS社交网站,致力于为艺术家.设计师提供一个D2B2C的创意孵化产业链平台,旨在协助创意人士从灵感到商品的价值实现! 链接:http://liuyuefeng.com/ 一问一答:创始团队来自北美名校计算机系的技术团队,并得到了来自互联网最TOP公司的全力支持,共同以W.I.S.E.R.的模

韩国大力打击外挂 封29家相关网站

中介交易 http://www.aliyun.com/zixun/aggregation/6858.html">SEO诊断 淘宝客 云主机 技术大厅 韩国游戏等级委员会封停大量外挂相关网站.并计划同时封停未接受等级审议而在运营的游戏网站. 2月23日,游戏等级委员会通过公告称,依据游戏产业振兴法相关法律第38条,封停40个网站. 游戏等级委员会称,自动控制游戏里的角色获得道具和经验值会侵害网络游戏的本质,还有可能引发犯罪.由于外挂妨碍了普通玩家正常的游戏使用,因此封停出售外挂的相关网站.

网站推荐装修公司,不慎“黑心企业”混迹其中

签合同前承诺保证说得花好稻好,等合同一签完,设计师联系不上了,专业施工队变成了"马路游击队",约定75天的工期拖了180多天--市民严先生怎么也不敢相信,在知名网站装修频道 "排名第一"的装修公司,竟然是一家"皮包公司". 近年来,越来越多的消费者开始通过网络选择装修公司,但也有一些"黑心企业"混迹其中,甚至与网站勾结,以"网站推荐"."网站排名"等形式给消费者设置陷阱,由网络引发的装修

48个涵盖多个领域的实用网站推荐

  按说我们日常推荐的各类设计网站也不少了,但是它们并不能解决所有的问题,因为许多常见的问题并不是设计相关的.为此博主 Johnny Webber 发掘了50个他认为极为实用的网站,它们所涵盖的领域非常多,但是仔细看会发现它们都是实用的网站.值得一提的是,互联网是瞬息万变的,每天有新的问题被解决了,也有旧的服务被关停.在我逐个查看的时候,其中2个网站已经被迫停止服务了.剩下的48个网站中肯定的有你需要的,不仅要收藏,还要真的用起来. 感谢每一个致力于解决实际问题的互联网从业者. 1. MapC.