Computer vision

2016年4月10日 (日) 01:29的版本

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Computer vision 计算机视觉

计算机视觉是一门研究如何使机器“看”的科学，更进一步的说，就是指用摄影机和计算机代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量等机器视觉，并进一步做图像处理，用计算机处理成为更适合人眼观察或传送给仪器检测的图像。

计算机视觉系统组成部分包括：

• 过程控制（例如工业机器人和无人驾驶汽车）
• 事件监测（例如图像监测）
• 信息组织（例如图像数据库和图像序列的索引创建）
• 物体与环境建模（例如工业检查，医学图像分析和拓扑建模）
• 交感互动（例如人机互动的输入设备）

理论

• Convolution
• 卷积神经网络
• CS231n Convolutional Neural Networks for Visual Recognition

项目

计算机视觉的开源深度学习：Torch vs Caffe

• Torch
• Caffe
• Mahotas: Python Computer Vision Library
• ccv - a modern computer vision library
• OpenFace
• OpenCV, 人脸识别

文档

• Seeing People with Deep Learning
• Deep Learning: Deep Boltzmann Machines
• Collaborative Feature Learning from Social Media
• CloudCV: Large-Scale Computer Vision on the Cloud
• Application of GPUs to Classification Problems Using Deep Learning Architectures
• Understand Face with GPU and beyond
• Visualizing a Car's Camera System: Computer Vision for Automotive
• Maximizing Face Detection Performance
• The Future of Human Vision: Preferential Augmentation Using GPUs

图书

• 《Ballard and Brown's Computer Vision》
• 《Computer Vision: Algorithms and Applications》近1000页

视频

• 李飞飞: 我们怎么教计算机理解图片？赋予计算机视觉智能 ps: 在2007年发起了ImageNet(图片网络)计划.

厂商

• 微软牛津计划 Computer Vision APIGitHub
• Face++人脸识别
• 格灵深瞳: 三维计算机视觉 + 深度学习，车辆识别和安防产品
• 图普科技: 专注于图像识别和视觉检测

图集

• 

  Computer Vision

• 

  计算机视觉

• 

  Python生态

• 

  OpenFace

链接

• The Computer Vision Foundation
• Awesome Computer Vision
• Awesome Deep Vision
• Stanford Artificial Intelligence Laboratory
• Stanford Computer Vision Lab
• Berkeley Vision and Learning Center
• SenseTime
• HiScene
• Andrej Karpathy、Andrej @ GitHub
• vision.ai
• 2015深度学习回顾：ConvNet、Caffe、Torch及其他
• 计算机视觉，计算机图形学和数字图像处理，三者之间的联系和区别是什么？