Artificial Intelligence & Computer Vision
2017-12-15 14:47
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Ref:face_recognition
Ref:seetaface
Ref:百度AI开放平台
Ref:AForge.NET 入门
Ref:调用 AForge.NET Framework 启动摄像头
Ref:.NET开源工程推荐(Accord,AForge,Emgu CV)
Ref:http://www.aforgenet.com/framework/
Ref:http://www.aforgenet.com/framework/features/motion_detection_2.0.html
Ref:https://www.codeguru.com/columns/dotnet/computer-vision-using-aforge.net.html
Ref:http://www.arcsoft.com.cn/ai/arcface.html
Ref:http://www.emgu.com/wiki/index.php/Main_Page
Ref:http://www.emgu.com/wiki/index.php/Tutorial
Ref:Mac下dlib安装
Ref:Python3.6+dlib19.4在Mac下环境搭建
Ref:http://www.learnopencv.com/facial-landmark-detection
Ref:http://www.th7.cn/Program/Python/201511/706515.shtml
Ref:应用一个基于Python的开源人脸识别库,face_recognition
Ref:http://www.intorobotics.com/how-to-detect-and-track-object-with-opencv/
Ref:http://www.shervinemami.info/faceRecognition.html
Ref:https://www.pyimagesearch.com/2015/11/09/pedestrian-detection-opencv/
Ref:http://introlab.github.io/find-object/
Ref:https://github.com/TadasBaltrusaitis/OpenFace
Ref:https://github.com/TadasBaltrusaitis/CLM-framework
Ref:行人检测(Pedestrian Detection)资源
Ref:YOLO: Real-Time Object Detection
Ref:目标检测方法系列——R-CNN, SPP, Fast R-CNN, Faster R-CNN, YOLO, SSD
Ref:SeetaFace编译案例(windows&Android)
Ref:机器视觉开源代码集合
Go to your browser on http://localhost:8888/
Go to your browser on http://localhost:8888/
目标检测、识别、分类、特征点的提取
David Lowe:Sift算法的发明者,天才。
Rob Hess: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 de Sande: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。
Ivan Laptev: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)。
Navneet Dalal: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。
Anna Bosch:PHOG算法的作者及源码。
Carl Vondrick:作者主页上呈现了两个非常好的项目Video Annotation 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!
Antonio Torralba:场景识别GIST算子(Matlab)的作者,当然个人主页张还有sift folow等等源码,偷着乐吧,Gist的C代码。
Svetlana Lazebnik: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。
Kristen Grauman: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。
Pablo F. 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!
Pedro Felzenszwalb:近几年的物体识别竞赛,大都是根据他的源码的框架,Discriminatively trained deformable 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 自行车检测
猫检测 汽车检测
其他物体的检测,就不一一列举了。
Deva Ramanan:Histograms of Sparse Codes(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。
Xiaofeng Ren:Histograms of Sparse Codes(HSC)算法的第一作者,作者的个人主页有丰富的源码。
Ce Liu:Siftflow算法的作者,个人主页上具有其他算法的源码。
Derek Hoiem:(非常喜欢)个人主页有物体识别,检测的源码,而且有Logistic Regression of Adaboost源码,而且个人主页上有很多他的学生的个人主页链接。
Sergey Karayev:作者的个人主页上有基于颜色的图像检索,目标识别的研究成果。
Aditya Khosla:作者研究兴趣是人的行为检测,目标识别,等。
Ming-Ming Cheng:(mmcheng.net)
关注论文《BING: Binarized Normed Gradients for Objectness Estimation at 300fps》
Boris Babenko:还没开始看
Juergen Gall:hough forest的作者
Kaiming He:darkchannel的作者
Timo Ojala:LBP特征的作者
Cewu Lu:CVPR2014,晴天阴天的识别
————————————————————————————————————————————
还有一些没仔细看:很多源码
Yangqing Jia
Aaron Hertzmann
Alexei (Alyosha) Efros
————————————————————————————————————————————
图像分割:
Pablo Arbelaez
———————————————————————————————————————————————
图像检索、特征点匹配:
Yossi Rubner:(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。
Ofir Pele:EMD距离的改进,作者个人主页上给出了源码(C++\Matlab)。
Haibin Ling:EMD_L1算法的作者,而且作者给我C++代码
Qin Lv:美女教师,对EMD的应用讲解的很好
VisualSEEK
颜色信息:
A Data Set for Fuzzuy Color Naming
Joost van de Weujer
Joost van de Weujer
Inderjit S. Dhillon
JianChao Yang
Rahat Khan:《Discriminative Color Descriptor》的作者
Robert Benavente:color naming TSEmodel
Graphics Gems Repository
色差公式
图像其他算法
Jiaya Jia: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。
Mohamed Aly: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。
__________________________________________________________________________________________________________________________________
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。
Sebastian Montabone:作者写了一些很好的资料。
铅笔素描:
Henry Kang
Sven Olsen
ilab
LIC
———————————————————————————————————————————————
机器学习及并行机器学习、模式识别:
dlib:人脸识别
Rakesh Agrawal:关联规则算法的原作者
Ramakrishnan Srikant :关联规则算法的原作者
Andrew Ng: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(withDaphne Koller)。
2013年,吴恩达入选《时代》杂志年度全球最有影响力100人,成为16位科技界代表之一。
他的机器学习公开课:网易机器学习公开课。听一位大师,讲数学,原来是如此生动!并配有机器学习讲义。看完,之后,会对机器学习算法的认识有一个质的飞越。
Edward Chang:我是在吴军老师的《数学之美》中看到张智威老师,解决了并行SVD算法,但是,现在还没有任何关于这方面的资料。张智威老师的个人主页上,给出了关于并行支持向量机的算法,有一篇文章的符号,有一点混乱,我在这里给出了重新的计算和梳理。
Andrea Vedaldi:vlfeat源码的管理者之一,它近期写的关于支持向量机的文章很是喜欢,作者个人主页提供非常丰富的Matlab和C源码。
Ashesh Jain:作者的研究兴趣是机器学习和凸优化。作者的个人主页上有支持向量机的多核学习(Multiple Kernel Learning)源码。
Lin Chih-Jen:公认的最好的支持向量机开源libsvm,可以很好做Mercer Kernel做扩展,我添加常用11个Mercer核,并加在了libsvm中。推荐系统源码libmf。非负矩阵分解源码NMF。
Journal of Machine Learning Research:在线提供了非常多的机器学习论文及源码,个人非常喜欢。
Martin Ester:基于密度的聚类算法DBSCAN的作者。作者主页上有他的所有著作。
Department of Computer Science Database Systems Group:聚类
Jiawei Han:关联规则算法之FP_tree的作者
Geoffrey E. Hinton:Deep Learning(无需多说)
Josef Sivic:PLSA的源码
Thomas Hofmann:PLSA的原作者
David M. Blei:LDA的作者,作者提供源码
gustau camps-valls:libsvm有关,还没看
Andrew I. Schein:LogisticPCA的作者
Boost家族:
Yoav Freund:AdaBoost算法的作者主页
Jerome H. Friedman:LogitBoost和 Gradient Boost回归算法的作者主页,并有这些算法的R语言源码。
《Stochastic Gradient Boosting》
《Greedy Function Approximation: A Gradient Boosting Machine》
《Additive Logistic Regression:a Statistical View of Boosting 》必须打印,认真研究的论文
k-means And Kd-tree
边缘检测、图像滤波、阈值处理
-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Eduardo Simões Lopes Gastal:多种图像平滑算法
边缘算法的比较及Canny源码
双边滤波
快速双边滤波
自适应阈值 http://inf.ufrgs.br/~eslgastal/NonUniformFiltering/ http://www.inf.ufrgs.br/~eslgastal/AdaptiveManifolds/Application_Examples/
Raanan Fattal :WLS图像平滑
Dani Lischinski:最小二乘
————————————————————————————————————————————————————————————————————————————
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
DVMM Lab
MCL
CMV HOME
Vision Lab
UCSD
LEAR
Visual Geometry Group
Multimedia Laboratory
SLI
Color Group
computer Vision Lab
LAMP
Spectral Color Research
-----------------------
USC
___________________________________________________________________________________________________________________________________
推荐系统:
libFM
Yehuda Koren:Netflix prize 推荐系统算法冠军成员, SVD++
__________________________________________________________________________________________________________________________________
数值计算:
LinPack:线性最小二乘,矩阵的奇异值分解等
Lapack:
MinPack:非线性最小二乘
跟踪算法:
http://research.milanton.de/index.html
跟踪算法的综述
SHENGFENG He:LSH
Anton Milan
João F. Henriques
colorTrack
其他常用的图像处理库:
Leptonica
Tesseract
运动物体检测
vibe
IVS(背景建模)综述
自然语言处理:
谭松波:中文文本分类语料库
数据的可视化:
D3.js-english
Paper.js
sigmajs
d3.js
神经网络
神经网络
基于颜色检索的参考网站:
https://www.etsy.com/color.php
http://labs.tineye.com/multicolr/
颜色程度
------------------------------------------------------
概率霍夫检测
Jiri MATAS
http://www.sunshine2k.de/coding/java/Houghtransformation/HoughTransform.html
http://www.keymolen.com/2013/05/hough-transformation-c-implementation.html
深度学习:
深度学习科普文章
CNN-作者
Brandon Amos
深度学习可视化插件
卷积运算
卷积神经网络的反向卷积卷积神经网络的反向卷积算法
关于OpenCV的特征点的一些好的博客:
团块检测
傅里叶变换
YOLOv2物体检测
物体检测中常用的几个概念迁移学习、IOU、NMS理解
YOLOv2训练自己的数据集(VOC格式)
YOLOv2训练自己的数据集(识别海参)
Ref:seetaface
Ref:百度AI开放平台
Ref:AForge.NET 入门
Ref:调用 AForge.NET Framework 启动摄像头
Ref:.NET开源工程推荐(Accord,AForge,Emgu CV)
Ref:http://www.aforgenet.com/framework/
Ref:http://www.aforgenet.com/framework/features/motion_detection_2.0.html
Ref:https://www.codeguru.com/columns/dotnet/computer-vision-using-aforge.net.html
Ref:http://www.arcsoft.com.cn/ai/arcface.html
Ref:http://www.emgu.com/wiki/index.php/Main_Page
Ref:http://www.emgu.com/wiki/index.php/Tutorial
Ref:Mac下dlib安装
Ref:Python3.6+dlib19.4在Mac下环境搭建
Ref:http://www.learnopencv.com/facial-landmark-detection
Ref:http://www.th7.cn/Program/Python/201511/706515.shtml
Ref:应用一个基于Python的开源人脸识别库,face_recognition
Ref:http://www.intorobotics.com/how-to-detect-and-track-object-with-opencv/
Ref:http://www.shervinemami.info/faceRecognition.html
Ref:https://www.pyimagesearch.com/2015/11/09/pedestrian-detection-opencv/
Ref:http://introlab.github.io/find-object/
Ref:https://github.com/TadasBaltrusaitis/OpenFace
Ref:https://github.com/TadasBaltrusaitis/CLM-framework
Ref:行人检测(Pedestrian Detection)资源
Ref:YOLO: Real-Time Object Detection
Ref:目标检测方法系列——R-CNN, SPP, Fast R-CNN, Faster R-CNN, YOLO, SSD
Ref:SeetaFace编译案例(windows&Android)
Ref:机器视觉开源代码集合
Start CPU only container
$ docker run -it -p 8888:8888 tensorflow/tensorflow
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Start GPU (CUDA) container
Install nvidia-docker and run$ nvidia-docker run -it -p 8888:8888 tensorflow/tensorflow:latest-gpu
Go to your browser on http://localhost:8888/
Other versions (like release candidates, nightlies and more)
See the list of tags. Devel docker images include all the necessary dependencies to build from source whereas the other binaries simply have TensorFlow installed.For more details details see
https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/master/tensorflow/tools/docker/README.md随时更新———个人喜欢的关于模式识别、机器学习、推荐系统、图像特征、深度学习、数值计算、目标跟踪等方面个人主页及博客
http://blog.csdn.net/zhangping1987/article/details/29554621目标检测、识别、分类、特征点的提取
David Lowe:Sift算法的发明者,天才。
Rob Hess: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 de Sande: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。
Ivan Laptev: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)。
Navneet Dalal: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。
Anna Bosch:PHOG算法的作者及源码。
Carl Vondrick:作者主页上呈现了两个非常好的项目Video Annotation 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!
Antonio Torralba:场景识别GIST算子(Matlab)的作者,当然个人主页张还有sift folow等等源码,偷着乐吧,Gist的C代码。
Svetlana Lazebnik: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。
Kristen Grauman: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。
Pablo F. 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!
Pedro Felzenszwalb:近几年的物体识别竞赛,大都是根据他的源码的框架,Discriminatively trained deformable 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 自行车检测
猫检测 汽车检测
其他物体的检测,就不一一列举了。
Deva Ramanan:Histograms of Sparse Codes(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。
Xiaofeng Ren:Histograms of Sparse Codes(HSC)算法的第一作者,作者的个人主页有丰富的源码。
Ce Liu:Siftflow算法的作者,个人主页上具有其他算法的源码。
Derek Hoiem:(非常喜欢)个人主页有物体识别,检测的源码,而且有Logistic Regression of Adaboost源码,而且个人主页上有很多他的学生的个人主页链接。
Sergey Karayev:作者的个人主页上有基于颜色的图像检索,目标识别的研究成果。
Aditya Khosla:作者研究兴趣是人的行为检测,目标识别,等。
Ming-Ming Cheng:(mmcheng.net)
关注论文《BING: Binarized Normed Gradients for Objectness Estimation at 300fps》
Boris Babenko:还没开始看
Juergen Gall:hough forest的作者
Kaiming He:darkchannel的作者
Timo Ojala:LBP特征的作者
Cewu Lu:CVPR2014,晴天阴天的识别
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还有一些没仔细看:很多源码
Yangqing Jia
Aaron Hertzmann
Alexei (Alyosha) Efros
————————————————————————————————————————————
图像分割:
Pablo Arbelaez
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图像检索、特征点匹配:
Yossi Rubner:(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。
Ofir Pele:EMD距离的改进,作者个人主页上给出了源码(C++\Matlab)。
Haibin Ling:EMD_L1算法的作者,而且作者给我C++代码
Qin Lv:美女教师,对EMD的应用讲解的很好
VisualSEEK
颜色信息:
A Data Set for Fuzzuy Color Naming
Joost van de Weujer
Joost van de Weujer
Inderjit S. Dhillon
JianChao Yang
Rahat Khan:《Discriminative Color Descriptor》的作者
Robert Benavente:color naming TSEmodel
Graphics Gems Repository
色差公式
图像其他算法
Jiaya Jia: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。
Mohamed Aly: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。
__________________________________________________________________________________________________________________________________
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。
Sebastian Montabone:作者写了一些很好的资料。
铅笔素描:
Henry Kang
Sven Olsen
ilab
LIC
———————————————————————————————————————————————
机器学习及并行机器学习、模式识别:
dlib:人脸识别
Rakesh Agrawal:关联规则算法的原作者
Ramakrishnan Srikant :关联规则算法的原作者
Andrew Ng: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(withDaphne Koller)。
2013年,吴恩达入选《时代》杂志年度全球最有影响力100人,成为16位科技界代表之一。
他的机器学习公开课:网易机器学习公开课。听一位大师,讲数学,原来是如此生动!并配有机器学习讲义。看完,之后,会对机器学习算法的认识有一个质的飞越。
Edward Chang:我是在吴军老师的《数学之美》中看到张智威老师,解决了并行SVD算法,但是,现在还没有任何关于这方面的资料。张智威老师的个人主页上,给出了关于并行支持向量机的算法,有一篇文章的符号,有一点混乱,我在这里给出了重新的计算和梳理。
Andrea Vedaldi:vlfeat源码的管理者之一,它近期写的关于支持向量机的文章很是喜欢,作者个人主页提供非常丰富的Matlab和C源码。
Ashesh Jain:作者的研究兴趣是机器学习和凸优化。作者的个人主页上有支持向量机的多核学习(Multiple Kernel Learning)源码。
Lin Chih-Jen:公认的最好的支持向量机开源libsvm,可以很好做Mercer Kernel做扩展,我添加常用11个Mercer核,并加在了libsvm中。推荐系统源码libmf。非负矩阵分解源码NMF。
Journal of Machine Learning Research:在线提供了非常多的机器学习论文及源码,个人非常喜欢。
Martin Ester:基于密度的聚类算法DBSCAN的作者。作者主页上有他的所有著作。
Department of Computer Science Database Systems Group:聚类
Jiawei Han:关联规则算法之FP_tree的作者
Geoffrey E. Hinton:Deep Learning(无需多说)
Josef Sivic:PLSA的源码
Thomas Hofmann:PLSA的原作者
David M. Blei:LDA的作者,作者提供源码
gustau camps-valls:libsvm有关,还没看
Andrew I. Schein:LogisticPCA的作者
Boost家族:
Yoav Freund:AdaBoost算法的作者主页
Jerome H. Friedman:LogitBoost和 Gradient Boost回归算法的作者主页,并有这些算法的R语言源码。
《Stochastic Gradient Boosting》
《Greedy Function Approximation: A Gradient Boosting Machine》
《Additive Logistic Regression:a Statistical View of Boosting 》必须打印,认真研究的论文
k-means And Kd-tree
边缘检测、图像滤波、阈值处理
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Eduardo Simões Lopes Gastal:多种图像平滑算法
边缘算法的比较及Canny源码
双边滤波
快速双边滤波
自适应阈值 http://inf.ufrgs.br/~eslgastal/NonUniformFiltering/ http://www.inf.ufrgs.br/~eslgastal/AdaptiveManifolds/Application_Examples/
Raanan Fattal :WLS图像平滑
Dani Lischinski:最小二乘
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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
DVMM Lab
MCL
CMV HOME
Vision Lab
UCSD
LEAR
Visual Geometry Group
Multimedia Laboratory
SLI
Color Group
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LAMP
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推荐系统:
libFM
Yehuda Koren:Netflix prize 推荐系统算法冠军成员, SVD++
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数值计算:
LinPack:线性最小二乘,矩阵的奇异值分解等
Lapack:
MinPack:非线性最小二乘
跟踪算法:
http://research.milanton.de/index.html
跟踪算法的综述
SHENGFENG He:LSH
Anton Milan
João F. Henriques
colorTrack
其他常用的图像处理库:
Leptonica
Tesseract
运动物体检测
vibe
IVS(背景建模)综述
自然语言处理:
谭松波:中文文本分类语料库
数据的可视化:
D3.js-english
Paper.js
sigmajs
d3.js
神经网络
神经网络
基于颜色检索的参考网站:
https://www.etsy.com/color.php
http://labs.tineye.com/multicolr/
颜色程度
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概率霍夫检测
Jiri MATAS
http://www.sunshine2k.de/coding/java/Houghtransformation/HoughTransform.html
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深度学习:
深度学习科普文章
CNN-作者
Brandon Amos
深度学习可视化插件
卷积运算
卷积神经网络的反向卷积卷积神经网络的反向卷积算法
关于OpenCV的特征点的一些好的博客:
团块检测
傅里叶变换
YOLOv2物体检测
物体检测中常用的几个概念迁移学习、IOU、NMS理解
YOLOv2训练自己的数据集(VOC格式)
YOLOv2训练自己的数据集(识别海参)
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