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杨晓冬,男,硕士,信号与信息处理专业 研究方向:图像处理,计算机视觉和模式识别 研究兴趣包括:图像信号处理(ISP),图像去噪,图像增强,图像分割,运动检测,图像识别,形状分析,特征提取,特征降维,图像恢复,目标跟踪,手势识别,尺度分析等等。还包括与之相关的数学工具,信号处理,模式识别方法等。

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OpenCV 2.4.2 is out

还能再快一点吗?看changelog还是加了不少东西新的opencv站点 http://opencv.org/http://code.opencv.org/projects/opencv/wiki/ChangeLogJuly, 2012Android package introduces a new service-based distribution model

2012-07-05 14:17:10

ECCV 2012 List of accepted papers

Oral presentation oral出来了,只有40篇文章,录取率只有大概2.3%。先Mark一下,等出来后选感兴趣的看几篇Paper idPaper titleAuthor names13Diverse M-Best Solutions in Markov Random FieldsDhruv Batra*, Toyota Techno

2012-07-04 13:22:32

斯坦福大学公开课 :机器学习课程

共20讲在网易公开课上有视频全集,难能可贵的是配带中英文字幕 斯坦福大学公开课 :机器学习课程在JerryLead的blog中可以下到他的学习笔记以及讲义原稿。感谢Andrew Ng, 感谢JerryLead,感谢翻译者,感谢网易!

2012-07-03 16:13:56

Computer Vision: A Modern Approach (Second Edition)

这本书的第一版在2002年出来时轰动一时,是一本不可多得计算机视觉的教材。计算机视觉领域发展非常快,10年前的书在现在看来多少有些过时。当然偏理论的除外,比如《Multiple View Geometry in Computer Vision》。前一段时间我还在憧憬这本书什么时候可以出第二版。后来在浏览David Forsyth的个人主页时,兴奋得发现我的愿望实现了。更兴奋的是在iask上可以下到

2012-06-28 13:19:35

图像处理与计算机视觉:基础,经典以及最近发展

历时一个多月,终于用业余时间把这些资料整理出来了。以后可能会有些小修小补,但不会有太大的变化了。万里长征走完了第一步,剩下的就是理解和消化了。借新浪ishare共享出来,希望能够对你的科研也有一定的帮助。现在已经把所有的文章打包,分成了16个子文件,欢迎整体下载。图像处理与计算机视觉:基础,经典以及最近发展(1)序图像处理与计算机视觉:基础,经典以及最近发展(2)图像处理与计算机视觉相

2012-05-30 21:26:22

图像处理与计算机视觉:基础,经典以及最近发展(5)计算机视觉

Last update: 2012-6-7这一章是计算机视觉部分,主要侧重在底层特征提取,视频分析,跟踪,目标检测和识别方面等方面。对于自己不太熟悉的领域比如摄像机标定和立体视觉,仅仅列出上google上引用次数比较多的文献。有一些刚刚出版的文章,个人非常喜欢,也列出来了。本章的下载地址:http://iask.sina.com.cn/u/2252291285/ish?

2012-05-30 08:41:34

图像处理与计算机视觉:基础,经典以及最近发展(4)图像处理与分析

Last update: 2012-6-3本章主要讨论图像处理与分析。虽然后面计算机视觉部分的有些内容比如特征提取等也可以归结到图像分析中来,但鉴于它们与计算机视觉的紧密联系,以及它们的出处,没有把它们纳入到图像处理与分析中来。同样,这里面也有一些也可以划归到计算机视觉中去。这都不重要,只要知道有这么个方法,能为自己所用,或者从中得到灵感,这就够了。本章的下载地址在:http://

2012-05-29 21:24:29

图像处理与计算机视觉:基础,经典以及最近发展(3)计算机视觉中的信号处理与模式识别

Last Update: 2012-6-23从本章开始,进入本文的核心章节。一共分三章,分别讲述信号处理与模式识别,图像处理与分析以及计算机视觉。与其说是讲述,不如说是一些经典文章的罗列以及自己的简单点评。与前一个版本不同的是,这次把所有的文章按类别归了类,并且增加了很多文献。分类的时候并没有按照传统的分类方法,而是划分成了一个个小的门类,比如SIFT,Harris都作为了单独的一类,

2012-05-29 13:16:34

图像处理与计算机视觉:基础,经典以及最近发展(2)图像处理与计算机视觉相关的书籍

Last update: 2012-6-231. 数学我们所说的图像处理实际上就是数字图像处理,是把真实世界中的连续三维随机信号投影到传感器的二维平面上,采样并量化后得到二维矩阵。数字图像处理就是二维矩阵的处理,而从二维图像中恢复出三维场景就是计算机视觉的主要任务之一。这里面就涉及到了图像处理所涉及到的三个重要属性:连续性,二维矩阵,随机性。所对应的数学知识是高等数学(微积分),线性代

2012-05-29 13:09:06

图像处理与计算机视觉:基础,经典以及最近发展(1)序

1. 为什么要写这篇文章      从2002年到现在,接触图像快十年了。虽然没有做出什么很出色的工作,不过在这个领域摸爬滚打了十年之后,发现自己对图像处理和计算机视觉的感情越来越深厚。下班之后看看相关的书籍和文献是一件很惬意的事情。平常的一大业余爱好就是收集一些相关的文章,尤其是经典的文章,到现在我的电脑里面已经有了几十G的文章。写这个文档的想法源于我前一段时间整理文献时的一个突发奇想,既然

2012-05-29 12:45:46

Background Subtraction and Modeling 常见的目标检测中的背景建模方法漫谈

转载者的话:最近一直在看background subtraction and modeling。正如如下链接的第一个回帖所说,背景建模虽然最近研究不是很热,但对视频的处理至关重要,甚至直接影响一个系统的成败。研究不热的原因可能是因为能挖掘的方法都差不多了,剩下的就是个人消化和理解了。有时一种方法不一定管用,可能需要好几种组合起来才能有效,而且在不用的场景下需要不同的参数,这些都是在具体实验

2012-04-12 10:47:29

图像处理和计算机视觉中的经典论文(部分)

自己视野狭小,不敢说全部,只是把自己熟悉的方向中的部分经典文章列出来了。经典的论文,读得怎么透都不过分。有人说关于配准的文章太多了,其实我也不太关注这方面,不过由于它们引用率都比较高,就都列出来了,不过在zip包里一篇都没有。不关注这方面的可以无视之。文档和论文下载地址:http://iask.sina.com.cn/u/2252291285/ish?folderid=775855

2012-03-19 11:17:06

推荐一个站点:里面有很多不错的长文

里面有很多不错的综述性的文章, 长度基本都在100页左右.个人比较关注的是:(1)Computer Graphics and Vision (2) Machine Learning (3) Signal Processing. 文章不多, 但篇篇经典, 都是一些大家写的综述性的文

2011-10-10 13:28:18

Free Mind的支持向量机(SVM)系列

基本篇:支持向量机: Maximum Margin Classifier —— 支持向量机简介。支持向量机: Support Vector —— 介绍支持向量机目标函数的 dual 优化推导,并得出“支持向量”的概念。支持向量机:Kernel —— 介绍核方法,并由此将支

2011-10-06 16:53:25

机器学习中的算法(2)-支持向量机(SVM)基础

以下的几篇文章都是从LeftNotEasy的blog转载过来的, 写的非常好,忍不住全转过来了版权声明:    本文由LeftNotEasy发布于http://leftnoteasy.cnblogs.com, 本文可以被全部的转载或者部分使用,但请注明出处,如果有

2011-10-06 11:34:49

机器学习中的数学(5)-强大的矩阵奇异值分解(SVD)及其应用

版权声明:    本文由LeftNotEasy发布于http://leftnoteasy.cnblogs.com, 本文可以被全部的转载或者部分使用,但请注明出处,如果有问题,请联系wheeleast@gmail.com前言:    上一次写了关于PCA与LDA的文章

2011-10-06 11:33:33

机器学习中的数学(4)-线性判别分析(LDA), 主成分分析(PCA)

版权声明:    本文由LeftNotEasy发布于http://leftnoteasy.cnblogs.com, 本文可以被全部的转载或者部分使用,但请注明出处,如果有问题,请联系wheeleast@gmail.com前言:    第二篇的文章中谈到,和部门老大

2011-10-06 11:32:14

机器学习中的数学(3)-模型组合(Model Combining)之Boosting与Gradient Boosting

版权声明:    本文由LeftNotEasy发布于http://leftnoteasy.cnblogs.com, 本文可以被全部的转载或者部分使用,但请注明出处,如果有问题,请联系wheeleast@gmail.com 前言:    本来上一章的结尾提到,准备写

2011-10-06 11:31:27

机器学习中的数学(2)-线性回归,偏差、方差权衡

版权声明:    本文由LeftNotEasy所有,发布于http://leftnoteasy.cnblogs.com。如果转载,请注明出处,在未经作者同意下将本文用于商业用途,将追究其法律责任。如果有问题,请联系作者 wheeleast@gmail.com前言:

2011-10-06 11:30:11

机器学习中的数学(1)-回归(regression)、梯度下降(gradient descent)

版权声明:   本文由LeftNotEasy所有,发布于http://leftnoteasy.cnblogs.com。如果转载,请注明出处,在未经作者同意下将本文用于商业用途,将追究其法律责任。前言:   上次写过一篇关于贝叶斯概率论的数学,最近时间比较紧,codin

2011-10-06 11:29:14

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