我所关于的一些国际上视觉研究组和研究大牛们
来源:互联网 发布:汽车销量官方数据 编辑:程序博客网 时间:2024/06/06 04:33
我所关于的一些国际上视觉研究组和研究大牛们
一、研究组和实验室
德国亚琛工业大学(Aachen University of Technology)语言处理和模式识别实验室的物体识别工作组(http://www-i6.informatik.rwth-aachen.de/web/Research/index.html),他们建立一个图像检索工具Fire(Flexible Image Retrieval Engine ),他是一个CBIR(content-based image retrieval)系统。他的特点是改变被建模型部分的关联和处理遮挡。 关于物体识别部分,发表论文CVPR 2005。
新西兰奥克兰大学Tamaki学院计算机视觉联盟图像处理和识别实验室,最好的是3D重构和理解。(http://www.citr.auckland.ac.nz/research/profiles/)
白俄罗斯国家图像处理和识别实验室LIPR(The Laboratory of Image Processing and Recognition)(http://itk1.bas-net.by/old/ch12.htm),有很多paper,但是没有给出连接。
瑞士(苏黎世)联邦理工学院(Eidgen ssische Technische Hochschule Zürich),视觉研究室(http://www.vision.ee.ethz.ch/),其中大牛Helmut Grabner就是该学校的。在线\离线学习,(半)监督级联学习,是我所知做的最好的。还有事件检测。
美国麻省理工学院MIT(Massachusetts Institute of Technology)(http://groups.csail.mit.edu/vision/welcome/), 里面每个人都有很多源码和文章。
ROS, OpenCV很多源码就拷贝该学校媒体实验室。
美国斯坦福大学(Stanford University)(http://biocomp.stanford.edu/),我看完Andew Ng关于机器学习的课程。机器学习是这所学校视觉的特点。
美国卡耐基梅陇大学CMU(Carnegie Mellon University),
(http://www-2.cs.cmu.edu/~cil/v-groups.html)该网页提供了基本上世界上有名气的所有视觉工作组和实验室。
微软视觉研究院,不过貌似我经常见的就是微软亚洲研究院和微软剑桥研究院。比如剑桥研究院2011CVPR发表的用kienct做出的仅用深度信息识别人体模型,还有看的关于亚洲研究院一些论文,关于实时分割的。
二、我经常关注的一些人:
Hewitt
特色之处:用于社会机器人人脸识别;人脸追踪;情绪识别;还有一个为移动机器人写的平台,叫Leaf。
Bastian Leibe
特色之处:采用3D信息进行物体识别和分类;自顶向下的分割。
Helmut Grabner
特色之处,在线/离线学习;(半)监督学习;事件检测;等。
Zdenek Kalal
特色之处:鼎鼎大名的“捕食者”,就是他开放的。强大的追踪技术,很好的处理目标丢失和重现的技术(这个是Cam-shift无法比拟的),对于人脸识别,他可以做到真实人脸和图片人脸的交换检测和识别。
Fei-Fei Li
特色之处:改进Bag of Words模型,针对单一物体识别和分类,多类物体的识别和分类。是我所知识别和分类最专业的。主页也提供了源代码和相应的PPT和论文(貌似现在没法下载了)。另外说下,她是中国人,也算是中国的骄傲。
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