圖像處理與機(jī)器視覺(jué)行業(yè)分析_第1頁(yè)
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精品文檔精心整理精品文檔可編輯的精品文檔一行業(yè)分析數(shù)字圖像處理是對(duì)圖像進(jìn)行分析、加工、和處理,使其滿(mǎn)足視覺(jué)、心理以及其他要求的技術(shù)。圖像處理是信號(hào)處理在圖像域上的一個(gè)應(yīng)用。目前大多數(shù)的圖像是以數(shù)字形式存儲(chǔ),因而圖像處理很多情況下指數(shù)字圖像處理。此外,基于光學(xué)理論的處理方法依然占有重要的地位。數(shù)字圖像處理是信號(hào)處理的子類(lèi),另外與計(jì)算機(jī)科學(xué)、人工智能等領(lǐng)域也有密切的關(guān)系。傳統(tǒng)的一維信號(hào)處理的方法和概念很多仍然可以直接應(yīng)用在圖像處理上,比如降噪、量化等。然而,圖像屬于二維信號(hào),和一維信號(hào)相比,它有自己特殊的一面,處理的方式和角度也有所不同。大多數(shù)用于一維信號(hào)處理的概念都有其在二維圖像信號(hào)領(lǐng)域的延伸,它們中的一部分在二維情形下變得十分復(fù)雜。同時(shí)圖像處理也具有自身一些新的概念,例如,連通性、旋轉(zhuǎn)不變性,等等。這些概念僅對(duì)二維或更高維的情況下才有非平凡的意義。圖像處理中常用到快速傅立葉變換,因?yàn)樗梢詼p小數(shù)據(jù)處理量和處理時(shí)間。數(shù)字圖像處理應(yīng)用在以下方面:攝影及印刷(Photographyandprinting)衛(wèi)星圖像處理(Satelliteimageprocessing)醫(yī)學(xué)圖像處理(Medicalimageprocessing)面孔識(shí)別,特征識(shí)別(Facedetection,featuredetection,faceidentification)顯微圖像處理(Microscopeimageprocessing)汽車(chē)障礙識(shí)別(Carbarrierdetection)1.1行業(yè)前景就我看來(lái),個(gè)人覺(jué)得圖像處理的就業(yè)還是不錯(cuò)的。首先可以把圖像看成二維、三維或者更高維的信號(hào),從這個(gè)意義上來(lái)說(shuō),圖像處理是整個(gè)信號(hào)處理里面就業(yè)形勢(shì)最好的,因?yàn)槟悴粌H要掌握(一維)信號(hào)處理的基本知識(shí),也要掌握?qǐng)D像處理(二維或者高維信號(hào)處理)的知識(shí)。其次,圖像處理是計(jì)算機(jī)視覺(jué)和視頻處理的基礎(chǔ),掌握好了圖像處理的基本知識(shí),就業(yè)時(shí)就可以向這些方向發(fā)展。目前的模式識(shí)別,大部分也都是圖像模式識(shí)別。在實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)合,采集的信息很多都是圖像信息,比如指紋、條碼、人臉、虹膜、車(chē)輛等等。說(shuō)到應(yīng)用場(chǎng)合,千萬(wàn)不能忘了醫(yī)學(xué)圖像這一塊,如果有醫(yī)學(xué)圖像處理的背景,去一些醫(yī)療器械公司或者醫(yī)療軟件公司也是不錯(cuò)的選擇。圖像處理對(duì)編程的要求比較高,如果編程很厲害,當(dāng)然就業(yè)也多了一個(gè)選擇方向,并不一定要局限在圖像方向。1.2就業(yè)方向下面談?wù)勎宜赖囊恍┕拘畔?,僅僅是我所了解到的或者我所感興趣的,實(shí)際遠(yuǎn)遠(yuǎn)不止這么多。搜索方向基于內(nèi)容的圖像或視頻搜索是很多搜索公司研究的熱點(diǎn)。要想進(jìn)入這個(gè)領(lǐng)域,必須有很強(qiáng)的編程能力,很好的圖像處理和模式識(shí)別的背景。要求高待遇自然就不錯(cuò),目前這方面的代表公司有微軟、google、yahoo和百度,個(gè)個(gè)鼎鼎大名。醫(yī)學(xué)圖像方向目前在醫(yī)療器械方向主要是幾個(gè)大企業(yè)在競(jìng)爭(zhēng),來(lái)頭都不小,其中包括Simens、GE、飛利浦和柯達(dá),主要生產(chǎn)CT和MRI等醫(yī)療器材。由于醫(yī)療器械的主要功能是成像,必然涉及到對(duì)圖像的處理,做圖像處理的很有機(jī)會(huì)進(jìn)入這些公司。它們?cè)趪?guó)內(nèi)都設(shè)有研發(fā)中心,simens的在上海和深圳,GE和柯達(dá)都在上海,飛利浦的在沈陽(yáng)。由于醫(yī)療市場(chǎng)是一個(gè)沒(méi)有完全開(kāi)發(fā)的市場(chǎng),而一套醫(yī)療設(shè)備的價(jià)格是非常昂貴的,所以在這些地方的待遇都還可以,前景也看好。國(guó)內(nèi)也有一些這樣的企業(yè)比如深圳安科和邁瑞。計(jì)算機(jī)視覺(jué)和模式識(shí)別方向我沒(méi)去調(diào)研過(guò)有哪些公司在做,但肯定不少,比如指紋識(shí)別、人臉識(shí)別、虹膜識(shí)別。還有一個(gè)很大的方向是車(chē)牌識(shí)別,這個(gè)我倒是知道有一個(gè)公司高德威智能交通似乎做的很不錯(cuò)的樣子。目前視頻監(jiān)控是一個(gè)熱點(diǎn)問(wèn)題,做跟蹤和識(shí)別的可以在這個(gè)方向找到一席之地。上海法視特位于上海張江高科技園區(qū),在視覺(jué)和識(shí)別方面做的不錯(cuò)。北京的我也知道兩個(gè)公司:大恒和凌云,都是以圖像作為研發(fā)的主體。視頻方向一般的高?;蛘哐芯克鶄?cè)重在標(biāo)準(zhǔn)的制定和修改以及技術(shù)創(chuàng)新方面,而公司則側(cè)重在編碼解碼的硬件實(shí)現(xiàn)方面。一般這些公司要求是熟悉或者精通MPEG、H.264或者AVS,選擇了這個(gè)方向,只要做的還不錯(cuò),基本就不愁飯碗。由于這不是我所感興趣的方向,所以這方面的公司的信息我沒(méi)有收集,但平常在各個(gè)bbs或者各種招聘網(wǎng)站經(jīng)??吹健N宜赖膬蓚€(gè)公司:諾基亞和pixelworks其他其實(shí)一般來(lái)說(shuō),只要涉及到成像或者圖像的基本都要圖像處理方面的人。比方說(shuō)一個(gè)成像設(shè)備,在輸出圖像之前需要對(duì)原始圖像進(jìn)行增強(qiáng)或者去噪處理,存儲(chǔ)時(shí)需要對(duì)圖像進(jìn)行壓縮,成像之后需要對(duì)圖像內(nèi)容進(jìn)行自動(dòng)分析,這些內(nèi)容都是圖像處理的范疇。下面列舉一些與圖像有關(guān)或者招聘時(shí)明確說(shuō)明需要圖像處理方面人才的公司:上海豪威集成電路有限公司中芯微摩托羅拉上海研究院威盛(VIA)松下索尼清華同方三星所有與圖像(靜止或者運(yùn)動(dòng)圖像)有關(guān)的公司都是一種選擇。比如數(shù)碼相機(jī)、顯微鏡成像、超聲成像、工業(yè)機(jī)器人控制、顯示器、電視、遙感等等,都可以作為求職方向。附:北京相關(guān)圖像的公司外企:01、東芝(中國(guó))有限公司研究開(kāi)發(fā)中心開(kāi)發(fā)部02、通用電氣(GE)醫(yī)療集團(tuán)03、微軟04、SONY05、凌陽(yáng)06、理光軟件研究所(北京)07、富士通研究開(kāi)發(fā)中心有限公司08、三星電子中國(guó)通信研究院09、NEC中國(guó)研究院10、研發(fā)系統(tǒng)11、德加拉北京辦事處12、適普軟件13、松下14、佳能信息技術(shù)(北京)有限公司15、ITS(中國(guó))有限公司大型企業(yè):01、海灣控股集團(tuán)有限公司02、騰訊研究院招03、北大方正04、清華同方05、北京方正國(guó)際06、卓望集團(tuán)07、迪瑞集團(tuán)(北京)研發(fā)中心08、漢王科技股份有限公司09、威視股份事業(yè)單位:01、中國(guó)核工業(yè)集團(tuán)公司02、船舶系統(tǒng)工程部03、中科院軟件所二部04、中國(guó)科學(xué)院軟件研究所05、中科院自動(dòng)化所06、中國(guó)兵器工業(yè)第二〇八研究所07、中國(guó)航天科技集團(tuán)公司08、中國(guó)航天科技集團(tuán)公司第五研究院09、綜合信息系統(tǒng)技術(shù)國(guó)家級(jí)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室10、國(guó)家農(nóng)業(yè)信息化工程技術(shù)研究中心11、中國(guó)航天科工集團(tuán)公司飛航技術(shù)研究院12、鐵道部信息技術(shù)中心13、中國(guó)航天科工集團(tuán)第二研究院第二〇七所14、中國(guó)科學(xué)院生物物理研究所15、中國(guó)電子科技集團(tuán)公司第三研究所16、中國(guó)船舶信息中心17、航天科工衛(wèi)星技術(shù)有限公司18、中科院電子所19、中國(guó)科學(xué)院計(jì)算技術(shù)研究所20、中國(guó)安全生產(chǎn)科學(xué)研究院21、中國(guó)航天時(shí)代電子公司光纖慣導(dǎo)項(xiàng)目分公司22、中國(guó)計(jì)量科學(xué)研究院23、公安部第一研究所24、中國(guó)印鈔造幣總公司中小企業(yè):01、北京中自邦柯科技有限公司02、北京錦恒佳暉汽車(chē)電子系統(tǒng)有限公司03、長(zhǎng)峰科技工業(yè)集團(tuán)公司04、北京京天威科技發(fā)展有限公司招聘職位05、北京優(yōu)納科技有限公司06、北京深拓科技有限公司07、永鑫宇恒信息技術(shù)08、北京藍(lán)卡軟件技術(shù)有限公司09、中盛信合(北京)科技有限公司10、北京賽爾蒂扶科技有限公司11、北達(dá)萬(wàn)坤(北京)科技發(fā)展有限公司12、北京思比科微電子技術(shù)有限公司13、北京德韶?cái)?shù)碼技術(shù)有限公司14、北京天遠(yuǎn)三維科技有限公司15、航天星圖科技(北京)有限公司16、北京友通17、北京中盾安民分析技術(shù)有限公司18、北京文安科技發(fā)展有限公司19、北京華生恒業(yè)科技有限公司20、北京經(jīng)緯恒潤(rùn)科技有限責(zé)任公司21、北京偉景行數(shù)字城市科技有限公司招聘22、北京極明源科技有限公司23、北京優(yōu)立慧科信息技術(shù)有限公司24、北京華旗資訊數(shù)碼科技有限公司25、北京新航智科技有限公司26、銀河動(dòng)力27、北京普賽科技有限公司28、北京德鑫泉科技發(fā)展有限公司29、北京嘉恒中自圖像技術(shù)有限公司30、優(yōu)加利信息科技(北京)技術(shù)中心31、北京天誠(chéng)盛業(yè)科技有限公司32、北京華勝天成有限公司33、北京威速科技有限公司34、深圳市藍(lán)韻實(shí)業(yè)有限公司(北京)35、北京維深科技發(fā)展有限責(zé)任公司36、重慶金山科技(集團(tuán))有限公司(北京)37、創(chuàng)新科技(中國(guó))有限公司北京分公司38、北京思創(chuàng)貫宇科技開(kāi)發(fā)有限公司39、明銳標(biāo)圖40、中鈔長(zhǎng)城金融設(shè)備控股有限公司41、北京文安視覺(jué)科技有限公司42、北京東方紅??萍及l(fā)展有限公司43、北京普賽科技有限公司44、北京昂天科技有限公司45、中國(guó)東方紅衛(wèi)星股份有限公司46、北京長(zhǎng)江源科技有限公司47、北京海鑫科金高科技股份有限公司48、北京瑞斯康達(dá)科技發(fā)展有限公司49、厚德新視50、北京嘉恒中自圖像技術(shù)有限公司二素質(zhì)要求1、請(qǐng)學(xué)好圖像基本理論知識(shí),筆試會(huì)遇到很多基礎(chǔ)的題;2、良好的團(tuán)隊(duì)精神和溝通能力,很強(qiáng)的邏輯思維能力和學(xué)習(xí)能力。對(duì)工作認(rèn)真負(fù)責(zé),注重細(xì)節(jié),肯吃苦,顧全大局。3、請(qǐng)多做一些實(shí)際的項(xiàng)目,少一些理論的研究(針對(duì)中小企業(yè)而言);4、請(qǐng)不要只局限于的課題,因?yàn)榭赡苣愕恼n題只是圖像處理領(lǐng)域的一些皮毛;5、請(qǐng)多了解一些相關(guān)的前沿知識(shí);6、請(qǐng)不要迷信自己的算法,比如BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(可能理論研究時(shí)用的很多,可是實(shí)際呢?)7、請(qǐng)盡量與企業(yè)的相關(guān)人士探討該領(lǐng)域的問(wèn)題,那樣的收獲比書(shū)本大很多;8、外語(yǔ)。外語(yǔ)的基本要求是看懂英文文獻(xiàn)(不一定全看懂),相應(yīng)的英文書(shū)。去外企做研發(fā),這是必備的。然后是口語(yǔ)和聽(tīng)力。如果進(jìn)外企,外語(yǔ)的重要性不言而喻。一般外企的第一輪面試都是英語(yǔ)口語(yǔ)面試。9、編程。請(qǐng)學(xué)好c++語(yǔ)言,99%以上的公司在招圖像崗位的人員時(shí)都會(huì)筆試c++;這方面尤以C++為重,很多公司的筆試都是考c++知識(shí)。精通C、C++、Matlab等編程語(yǔ)言編寫(xiě),累計(jì)書(shū)寫(xiě)代碼量超過(guò)10萬(wàn)行以上,精通機(jī)器視覺(jué)算法建模方法。10、專(zhuān)業(yè)水平。如果要找專(zhuān)業(yè)相關(guān)的工作,研究生期間的研究經(jīng)歷和發(fā)表的論文就顯的比較重要。11、知識(shí)面的寬度。我覺(jué)得在研究生期間,除了做好自己的研究方向之外,擴(kuò)寬一下知識(shí)面也有很大的幫助,當(dāng)然這個(gè)知識(shí)面指的是圖像處理、計(jì)算機(jī)視覺(jué)和模式識(shí)別,知識(shí)面越寬,就業(yè)時(shí)的選擇就會(huì)越多。圖像處理方向畢業(yè)的就業(yè)面非常廣,而且待遇在應(yīng)屆生應(yīng)該是中上等。其實(shí)還是一句話(huà),能力決定一切。只要研究生三年沒(méi)有白過(guò),根本不愁找不到好工作。祝所有正在讀研或者即將讀研的朋友將來(lái)都能有一份滿(mǎn)意的工作。多數(shù)做圖象的是用MATLAB,用別人的代碼(如小波)。在研究生三年學(xué)好C++畢業(yè)的有多少?在公司C++是重要的。圖象其實(shí)就是信號(hào)處理,除了本科是學(xué)信號(hào)的以外,信號(hào)與系統(tǒng)、數(shù)字信號(hào)處理是一定要學(xué)好的,那相應(yīng)的數(shù)學(xué)方面的概率,多元統(tǒng)計(jì),甚至泛函也要了解。說(shuō)這些不是波冷水,希望大家了解清楚。Comparedtothenumberofjobsavailableeachyearintheimagingsoceity,thepeoplewhoaremajoringonitarewaytoomuch.Ihavetosaymostofthepeoplewhostudiedthethisareawerenotendupwithworkingonthisareaanymore.Themostimportantthinghereistounderstandimageprocessing,itrequiresabroadlevelofknowledgeincluding,somemath(algrebra,statistics,PDE),dsp,patternrecognition,programmingskills...Itisallthesebackgroundskillswillfindyouajob,sopreparetohaveadeepunderstandingonalltheseareasrelatedtoimageprocessing我也是學(xué)模式識(shí)別的,但是研究方向是遙感圖像處理和識(shí)別.總的來(lái)說(shuō)這個(gè)方向是比較專(zhuān),但也是目前圖像處理中比較難做的一個(gè)方向,因?yàn)檫b感圖像的復(fù)雜性超過(guò)我們所見(jiàn)過(guò)的任何圖像.其實(shí)談到就業(yè)問(wèn)題,我覺(jué)得如果研究方向比較適合,特別是讀研期間能到斑竹談的那些牛比的公司實(shí)習(xí),了解企業(yè)真正需要的方向可能做起來(lái)有目標(biāo)性.順便提下:高德威公司還是不要考慮,因?yàn)楸救嗽诋厴I(yè)面試過(guò)程中,雖然面試的人力資源人員很友善,但是通過(guò)他們老板寫(xiě)的一些文章可以發(fā)現(xiàn)他們還是一個(gè)比較自戀和自大的公司.衡量專(zhuān)業(yè)好壞的標(biāo)準(zhǔn)有兩個(gè):應(yīng)用前景和技術(shù)門(mén)檻。圖像處理關(guān)鍵還是在讀研的時(shí)候能把方向做寬(一般做圖像處理,需要何模式識(shí)別等相結(jié)合,拓寬知識(shí)面是必要的,在真正做研究的時(shí)候,也發(fā)現(xiàn)是必須的),研究點(diǎn)做深入,注重實(shí)現(xiàn)能力、創(chuàng)新能力和學(xué)習(xí)能力,通過(guò)論文。多培養(yǎng)自己的材料組織提煉能力,鍛煉邏輯思維。如果真的能做到三年光陰不虛度,找工應(yīng)該不是問(wèn)題,到時(shí)真正要考慮的是定位問(wèn)題。12、模式識(shí)別,圖像處理,應(yīng)用數(shù)學(xué)等相關(guān)專(zhuān)業(yè)本科及以上學(xué)歷,本科畢業(yè)要求10年以上機(jī)器視覺(jué)或圖像處理方面工作經(jīng)驗(yàn),碩士學(xué)歷要求8年以上機(jī)器視覺(jué)或圖像處理方面工作經(jīng)驗(yàn),博士學(xué)歷要求6年以上機(jī)器視覺(jué)或圖像處理方面工作經(jīng)驗(yàn),國(guó)外留學(xué)人員優(yōu)先。13、精通高等數(shù)學(xué)、線性代碼、幾何計(jì)算、數(shù)理統(tǒng)計(jì)、張量代數(shù)等計(jì)算機(jī)視覺(jué)中的數(shù)學(xué)方法。14、精通圖像處理基本概念和常用算法包括圖像預(yù)處理算法和高級(jí)處理算法。15、精通項(xiàng)目管理,要求有5年以上項(xiàng)目管理經(jīng)驗(yàn),能組建團(tuán)隊(duì)、領(lǐng)導(dǎo)團(tuán)隊(duì)、制定項(xiàng)目計(jì)劃、實(shí)施項(xiàng)目計(jì)劃完成項(xiàng)目的能力。16、對(duì)SmartCamera有深入研究,包括功能需求、硬件架構(gòu)、軟件架構(gòu)、視覺(jué)算法,對(duì)此產(chǎn)品有3年以上研發(fā)經(jīng)驗(yàn)。17、對(duì)新產(chǎn)品研發(fā)及項(xiàng)目產(chǎn)品化有5年以上工作經(jīng)驗(yàn),對(duì)新產(chǎn)品研發(fā)流程、項(xiàng)目產(chǎn)品化有獨(dú)特的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)。18、具備很強(qiáng)的探索創(chuàng)新能力,能夠以獨(dú)創(chuàng)性思維帶領(lǐng)團(tuán)隊(duì)進(jìn)行算法研究;19、對(duì)opencv開(kāi)源項(xiàng)目視覺(jué)算法有深入研究。三學(xué)習(xí)資源做好這幾點(diǎn)的途徑之一就是充分利用網(wǎng)絡(luò)資源,特別是權(quán)威網(wǎng)站和大拿們的個(gè)人主頁(yè)。下面是我收集的一些資源,希望對(duì)大家有用。(這里我要感謝SMTHAI版的alamarik和Graphics版的faintt)一、研究群體/~cil/vision.html這是卡奈基梅隆大學(xué)的計(jì)算機(jī)視覺(jué)研究組的主頁(yè),上面提供很全的資料,從發(fā)表文章的下載到演示程序、測(cè)試圖像、常用鏈接、相關(guān)軟硬件,甚至還有一個(gè)搜索引擎。這是一個(gè)側(cè)重圖像分析的站點(diǎn),一般。但是提供一個(gè)ImageAnalysis環(huán)境ZIMAGEandSZIMAGE??的螤柎髮W(xué)的計(jì)算機(jī)視覺(jué)和圖像分析研究組,好像是電子和計(jì)算機(jī)工程系的。側(cè)重醫(yī)學(xué)方面的研究,但是在上面有相當(dāng)不錯(cuò)資源,關(guān)鍵是它正在建設(shè)中,能夠跟蹤一些信息。www2.parc/istl/groups/did/didoverview.shtml有一個(gè)很有意思的項(xiàng)目:DID(文檔圖像解碼)。斯坦福大學(xué)計(jì)算機(jī)系主頁(yè),自己找吧:(主要研究:BrainExtractionTool,Nonlinearnoisereduction,LinearImageRegistration,AutomatedSegmentation,Structuralbrainchangeanalysis,motioncorrection,etc.這是密歇根州立大學(xué)計(jì)算機(jī)和電子工程系的模式識(shí)別--圖像處理研究組,它的FTP上有許多的文章(NEW)。德國(guó)的一個(gè)數(shù)字圖像處理研究小組,在其上面能找到一些不錯(cuò)的鏈接資源。.au/~sean/CVCC.dir/home.htmlCVIP(usedtobeCVCCforComputerVisionandClusterComputing)isaresearchgroupfocusingoncluster-basedcomputervisionwithintheSpiralArchitecture.ThemissionoftheCenterforImageAnalysisistofostermulti-disciplinaryresearchinimage,multimediaandrelatedtechnologiesbyestablishinglinksbetweenacademicinstitutes,industryandgovernmentagencies,andtotransferkeytechnologiestohelpindustrybuildnextgenerationcommercialandmilitaryimagingandmultimediasystems.可以通過(guò)它來(lái)搜索全世界各地的知名的計(jì)算機(jī)視覺(jué)研究組(CVGroups),極力推薦。二、圖像處理GPL庫(kù)ph.tn.tudelft.nl/~klamer/cppima.htmlCppima是一個(gè)圖像處理的C++函數(shù)庫(kù)。這里有一個(gè)較全面介紹它的庫(kù)函數(shù)的文檔,當(dāng)然你也可以下載壓縮的GZIP包,里面包含TexInfo格式的文檔。WelcometotheIRAFHomepage!IRAFistheImageReductionandAnalysisFacility,ageneralpurposesoftwaresystemforthereductionandanalysisofastronomicaldata.一個(gè)非常不錯(cuò)的Unix系統(tǒng)的圖像處理工具,看看它的截圖。你可以在此基礎(chǔ)上構(gòu)建自己的專(zhuān)用圖像處理工具包。sourceforge/projects/這是GPL軟件集散地,到這里找你想要得到的IP庫(kù)吧。三、搜索資源當(dāng)然這里基本的搜索引擎還是必須要依靠的,比如Google等,可以到我常用的鏈接看看。下面的鏈接可能會(huì)節(jié)省你一些時(shí)間:sal.kachinatech/四、大拿網(wǎng)頁(yè)這位可是MIT人工智能實(shí)驗(yàn)室的BILLFREEMAN。大名鼎鼎!專(zhuān)長(zhǎng)是:理解--貝葉斯模型。merl/people/brand/MERL(MitsubishiElectricResearchLaboratory)中的擅長(zhǎng)“StyleMachine”高手。research.microsoft/~ablake/CV界極有聲望的A.Blake1977年畢業(yè)于劍橋大學(xué)三一學(xué)院并或數(shù)學(xué)與電子科學(xué)學(xué)士學(xué)位。之后在MIT,Edinburgh,Oxford先后組建過(guò)研究小組并成為Oxford的教授,直到1999年進(jìn)入微軟劍橋研究中心。主要工作領(lǐng)域是計(jì)算機(jī)視覺(jué)。這位牛人好像正在學(xué)習(xí)漢語(yǔ),并且搜集了諸如“兩只老虎(TwoTigers)”的歌曲,嘿嘿:)他的主頁(yè)上面還有幾個(gè)牛:ShumeetBaluja,TakeoKanade。他們的FaceDetection作的絕對(duì)是世界一流。他畢業(yè)于卡奈基梅隆大學(xué)的計(jì)算機(jī)科學(xué)系,興趣是計(jì)算機(jī)視覺(jué)。這位老牛在1963年就獲得了MIT的博士學(xué)位!他領(lǐng)導(dǎo)的ImageLab比較出名的是指紋識(shí)別。下面這些是我搜集的牛群(大部分是如日中天的Ph.D們),可以學(xué)習(xí)的是他們的StudyWays!PavelPaclik(Prague):statisticalpatternrecognitionph.tn.tudelft.nl/~pavel/yalinWang:DocumentImageAnalysis/~ylwang/GeirStorvik:Imageanalysismath.uio.no/~geirs/Heidorn/~heidorn/JoakimLindblad:DigitalImageCytometrycb.uu.se/~joakim/index_eng.htmlSporring:scale-spacetechniqueslab3d.odont.ku.dk/~sporring/MarkJenkinson:ReductionofMRArtefactsfmrib.ox.ac.uk/~mark/JustinK.Romberg:digitalsignalprocessing/~jrom/Fauqueur:Imageretrievalbyregionsofinterestwww-rocq.inria.fr/~fauqueur/JamesJ.Nolan:ComputerVision/~jnolan/DanielX.Pape:Information/~dpape/DrewPilant:remotesensingtechnology/~anpilant/index.html五、前沿期刊(TOP10)這里的期刊大部分都可以通過(guò)上面的大拿們的主頁(yè)間接找到,在這列出主要是為了節(jié)省直接想找期刊投稿的兄弟的時(shí)間:)IEEETrans.OnPAMI/tpami/index.htmIEEETransactionsonImageProcessing/organizations/pubs/transactions/tip.htmPatternRecognitionelsevier/locate/issn/00313203PatternRecognitionLetterselsevier/locate/issn/01678655神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)NeuralNetworksTutorialReviewhem.hj.se/~de96klda/NeuralNetworks.htmftp://ftp.sas/pub/neural/FAQ.htmlImageCompressionwithNeuralNetworksBackpropagator'sReviewdontveter/bpr/bpr.htmlBibliographiesonNeuralNetworksIntelligentMotionControlwithanArtificialCerebellum/phd.htmlKernelMachines/SomeNeuralNetworksResearchOrganizations/nnc//NeuralNetworkModelinginVisionResearchrybak-et-al/nisms.htmlNeuralNetworksandMachineLearningNeuralApplicationSoftwareNeuralNetworkToolboxforMATLABmathworks/products/neuralnet/NetlabSoftwareKunamaSystemsLimitedComputerVisionComputerVisionHomepage,CarnegieMellonUniversityAnnotatedComputerVisionBibliographyLawrenceBerkeleyNa

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