个人喜欢的关于模式识别机器学习推荐系统图像特征等方面个人主页及博客 转
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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了个人喜欢的关于模式识别机器学习推荐系统图像特征等方面个人主页及博客 转相关的知识，希望对你有一定的参考价值。
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很多图像检索，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:关注论文《BING: Binarized
Normed Gradients for Objectness Estimation at
300fps》
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图像检索：
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）。
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。
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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。
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机器学习及并行机器学习：
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）。
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。
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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
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推荐系统：
Yehuda Koren：Netflix prize 推荐系统算法冠军成员， SVD++以上是关于个人喜欢的关于模式识别机器学习推荐系统图像特征等方面个人主页及博客 转的主要内容，如果未能解决你的问题，请参考以下文章
交通标志识别基于matlab HOG特征机器学习交通标识识别含Matlab源码 2200期