about multi-camera:
about 3D Voxel Coloring Rob Hess:
About the particle filters--condensation
Machine Learning Open Source Software:http://jmlr.csail.mit.edu/mloss/
1、动作识别数据库:Recognition of human actions:http://www.nada.kth.se/cvap/actions/
2、Datasets for Computer Vision Research:http://www-cvr.ai.uiuc.edu/ponce_grp/data/
3、Computer Vision Datasets:http://clickdamage.com/sourcecode/cv_datasets.php
4、里面有好多基本算法 matlab: http://www.mathworks.cn/index.html
5、CVPR 2011中关于grassmann 流形文章的源码:http://itee.uq.edu.au/~uqmhara1/code.html
Matlab Codefor Graph Embedding Discriminant Analysis on Grassmannian Manifolds for Improved Image Set Matching (CVPR), 2011. Matlab Codefor Optimal Local Basis: A Reinforcement Learning Approach for Face Recognition(IJCV), vol. 81, no. 2, pp. 191-204, 2009.
1、Hong Kong Polytechnic University :http://www4.comp.polyu.edu.hk/~cslzhang/
2、Computer Vision Resources:资源非常丰富,包含有基本算法。https://netfiles.uiuc.edu/jbhuang1/www/resources/vision/index.html
3、源代码非常丰富~~ http://homepage.tudelft.nl/19j49/Publications.html
张正友的有关参数鲁棒估计著作: Parameter Estimation Techniques:A Tutorial with Application to Conic Fitting http://research.microsoft.com/~zhang/INRIA/Publis/Tutorial-Estim/Main.html
Andrea Fusiello“计算机视觉中的几何”教程:Elements of Geometric Computer Visionhttp://homepages.inf.ed.ac.uk/rbf/CVonline/LOCAL_COPIES/FUSIELLO4/tutorial.html#x1-520007
有关马尔可夫蒙特卡罗方法的资料: An introduction to Markov chain Monte Carlohttp://homepages.inf.ed.ac.uk/rbf/CVonline/LOCAL_COPIES/SENEGAS/mcmc.html Markov Chain Monte Carlo for Computer Vision--- A tutorial at ICCV05http://civs.stat.ucla.edu/MCMC/MCMC_tutorial.htm
有关独立成分分析(Independent Component Analysis , ICA)的资料: An ICA-Pagehttp://www.cnl.salk.edu/~tony/ica.html Fast ICA http://www.cis.hut.fi/projects/ica/fastica/
The Kalman Filter (介绍卡尔曼滤波器的终极网页)
http://www.cs.unc.edu/~welch/kalman/index.html
Cached k-d tree search for ICP algorithms http://kos.informatik.uni-osnabrueck.de/download/3dim2007/paper.html
Optical Flow Algorithm Evaluation (提供了一个动态贝叶斯网络框架,例如递归信息处理与分析、卡尔曼滤波、粒子滤波、序列蒙特卡罗方法等,C++写的) http://of-eval.sourceforge.net/
MATLAB code for ICP algorithmhttp://www.usenet.com/newsgroups/comp.graphics.visualization/msg00102.html
牛人主页: 朱松纯 (Song-Chun Zhu) http://www.stat.ucla.edu/~sczhu/
David Lowe (SIFT) (很帅的一个老头哦 ^ ^) http://www.cs.ubc.ca/~lowe/
Andrea Vedaldi (SIFT) http://vision.ucla.edu/~vedaldi/index.html
Pedro F. Felzenszwalb http://people.cs.uchicago.edu/~pff/
Dougla Dlanman (Brown的一个研究生,在其主页上搜集了大量算法教程和源码)http://mesh.brown.edu/dlanman/courses.html
Jianbo Shi (Ncuts 的始作俑者) http://www.cis.upenn.edu/~jshi/
Active Vision Group (Oxford的一个机器视觉研究团队,特色是SLAM,监视,导航)http://www.robots.ox.ac.uk/ActiveVision/index.html
Juyang Weng(机器学习的专家,Autonomous Mental Development 是其特色)http://www.cse.msu.edu/~weng/ 测试图片或视频: Middlebury College‘s Stereo Vision Data Set http://cat.middlebury.edu/stereo/data.html
Intelligent Vehicle: IVSource www.ivsoruce.net Robot Carhttp://www.plyojump.com/robot_cars.html How to Build a Robot: The Computer Vision Parthttp://www.societyofrobots.com/programming_computer_vision_tutorial.shtml
http://active-learning.net/,这里包括了关于Active Learning理论以及应用的一些文章,特别是那篇Survey。 Transfer LearningRMw平坦软件园 http://www.cse.ust.hk/TL/,包括经典的论文以及附带有源码,很方便。
http://www.gaussianprocess.org 包括相关的书籍(有 Carl Edward Rasmussen 的书),相关的程序以及分类的 paper 列表。这也是由 Carl 自己维护的,他应该是将 GP 引入 machine learning 最早的人之一了吧,Hinton 的学生。
http://www.cs.berkeley.edu/~jordan/npb.html 这个一看就知道是 Jordan 维护的,主要包括 Dirichlet process 以及相关的其他随机过程在 machine learning 里面如何进行建模,如何进行 approximate inference。主要是文章列表。
http://www.cs.ubc.ca/~murphyk/Bayes/bnintro.html 是 Kevin Murphy 所维护的关于 Bayesian belief networks 的介绍,含有最基本的概念、相关的文献和软件的链接。罕见的 UCB 出来的不是 Jordan 的学生(老板是 Stuart Russel)。http://www.cs.berkeley.edu/~jordan/graphical.html 是 Jordan 系关于这个方面的论文汇编。http://www.inference.phy.cam.ac.uk/hmw26/crf/ 是关于 Conditional Random Fields 方面论文和软件的收集,由 Hanna Wallach 维护。
http://www-dsp.rice.edu/cs 这是 Rice 大学维护的论文分类列表、软件链接等。推荐 Emmanuel Candès 所写的tutorial,这人是 David Donoho 的学生。
http://csmr.ca.sandia.gov/~tgkolda/pubs/index.html 关于 tensor 的一些偏数学的文章。
http://www.cs.toronto.edu/~hinton/csc2515/deeprefs.html 是 Geoffrey Hinton 为研究生开设的 machine learning 课程的 DBN 的 reading list。
http://www.cs.berkeley.edu/~jordan/kernels.html 是 Jordan 维护的关于 kernel methods 的文章列表。
http://ai.cs.washington.edu/pubs 是 UW AI 组的文章,里面关于 Markov logic 的比较多,因为 Pedro Domingos 就是这个组的。 Machine learning theory http://hunch.net/这个网站主要是一些learning theory的东西比较多,想在machine learning 理论上有所建树的同志们可以去看看
牛人:Iasonas Kokkinos (搞统计模型视觉)
人工智能与模式识别国际顶级期刊会议目录(包含该领域最权威的期刊和会议)
转载自:http://blog.csdn.net/shfkuang/article/details/7700939