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来源:互联网 发布:计算机技术与软件中级 编辑:程序博客网 时间:2024/05/01 10:54
将OpenCV2.3中的HOG抽取出来
http://www.zhizhihu.com/html/y2011/3451.html
CVPR 2012 papers
http://www.zhizhihu.com/html/y2012/3765.html
2011年度图灵奖依旧人工智能
刘江CE : 最新一届图灵奖(2011年)颁发给了UCLA的Judea Pearl教授(75岁)。奖励他在人工智能领域的基础性贡献,他提出概率和因果性推理演算法,彻底改变了人工智能最初基于规则和逻辑的方向。
solidot:美国计算机协会宣布2011年度图灵奖得主为加州洛杉矶分校(UCLA)的计算机科学家Judea Pearl教授。 Judea Pearl出生于以色 列,本科毕业于以色列理工学院,1965年在美国罗格斯大学获物理学硕士学位,同年在布鲁克林理工学院获得电机工程博士学位。他的儿子是《华尔街日报》记 者,2002年被巴基斯坦激进分子绑架杀害。Pearl教授的研究领域是人工智能,他是最早将贝叶斯网络和概率方法引入人工智能的先锋之一,也是在经验科 学中数学化因果模型的先锋。他的研究为iPhone的Siri语音识别和Google的无人驾驶汽车奠定了基础。
Judea Pearl
United States – 2011
CITATIONFor fundamental contributions to artificial intelligence through the development of a calculus for probabilistic and causal reasoning.记得2010年度的图灵奖得主Leslie Valiant是ML方向,也算人工智能方向相关吧:瓦里安是哈佛大学计算机科学和应用数学教授,一直是围绕一些当今尖端技术进行开发的主要参与者。他在人工智能、自然语言处理和手写识别等大量革新技术上发挥了重要影响。特别是他发表的题为“学习能力理论”的论文,对计算学习理论起到巨大影响。
关于“SVD奇异值分解(Singular value decomposition)”的几篇博文
ICCV 2011 一篇文章:Ensemble of Exemplar-SVMs
Ensemble of Exemplar-SVMs for Object Detection and Beyond,还没有细读,但是看了题目我就吸引住了,因为和自己正在思考的一个idea类似,也是用模板集成的方法,只是搜索模板的方法可能不同,集成方法可能不同,但是我要继续思考下要不要做,还有没有真是的以及和价值。
TimeHandle's Blog:hog+svm_行人检测matlab程序
http://www.zhizhihu.com/html/y2012/3729.html
用String Kernel-字符串核函数
String Kernel是这样一种Kernel方法,它根据两个字符串的所有公共子串计算它们的相似度,最简单的方法是用Dynamic Programming的办法,但复杂度较高,是N的平方。通过使用Suffix Tree或Suffix Array可以成功地把复杂度降为线性的,参见论文:eprints.pascal-network.org/archive/00002056/01/VisSmo04.pdf
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http://www.zhizhihu.com/html/y2011/2993.html
LeftNotEasy写的理解SVM的博文
http://www.zhizhihu.com/html/y2011/2964.html
在新的划时代的机器学习框架诞生之前,关注下“集成学习(Ensemble Learning)”
http://www.zhizhihu.com/html/y2009/482.html
ICML2007上的两篇文章:Boosting for transfer learning和Self-taught learning
http://www.zhizhihu.com/html/y2011/3573.html
[技术前瞻] 未来人机交互方式
http://www.zhizhihu.com/html/y2010/1464.html
神奇的图像处理算法
http://www.zhizhihu.com/html/y2011/3287.html
关于MINDS研讨会的讨论及报告下载
http://www.zhizhihu.com/html/y2011/3394.html
一个用BoW|Pyramid BoW+SVM进行图像分类的Matlab Demo
http://www.zhizhihu.com/html/y2011/3536.html
差不多了,剩下的自己看了
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