paper 16 : 计算机视觉领域博客资源

这是收录的图像视觉领域的博客资源的第一部分，包含：中国内地、香港、台湾

这些名人大家一般都熟悉，本文仅收录了包含较多资料的个人博客，并且有不少更新，还有些名人由于分享的paper、code或者数据集不多，暂时没收录了。择优选择自己关注的吧！

说明：

1）主要罗列有资源分享的博客，如果是该领域专家但资源分享较少，则未收录

2）排名按照字母顺序

3）主要按照博客的域名进行分类，不代表作者当前工作所在机构

4）欢迎补充更多的资源。

1 中国内地

1.1 程明明

清华大学程明明博士，南开大学媒体计算实验室

http://mmcheng.net/

方向：图像分割、检索，显著性计算，目标检测。

资源：Paper、Code、data。

更新：2015

1.2 冯建江

清华大学助理教授

http://ivg.au.tsinghua.edu.cn/~jfeng/

方向：图像处理、模式识别、生物认证

资源：Paper、Matlab code, C++ library, or executable file。

更新：2015

1.3 樊彬

中科院助理教授樊彬

http://www.sigvc.org/bfan/

方向：计算机视觉，局部不变特征。

资源：Paper、Code。

更新：2015

1.4 吴建鑫

南京大学教授，LAMDA group

http://cs.nju.edu.cn/wujx/

方向：大规模数据的机器学习算法、物体的实时检测与识别、人的行为识别、场景分类和理解、计算机视觉和机器学习在其他领域的应用

资源：Paper、Code、

更新：2015

1.5 Junjie Yan

http://www.cbsr.ia.ac.cn/users/jjyan/main.htm

方向：Object Detection, Face Detection, Pedestrian Detection

资源：Paper

更新：2015

1.6 余轶南

百度深度学习研究中心博士后(PASCAL VOC 2010 Detection Challenge Winner)：

http://www.cbsr.ia.ac.cn/users/ynyu/index.htm

方向：Multiple Transform Estimation、Object Detection、Image Matching、Interest point detection、Image Classification and Object Recognition

资源：Paper

更新：2015

1.7 周志华

http://cs.nju.edu.cn/zhouzh/index.htm

南京大学教授

书籍：Ensemble Methods: Foundations and Algorithms。Ensemble Methods领域首屈一指，主要兴趣是机器学习，应用方面关注图像检索、人脸识别、数据挖掘等。负责LAMDA（Learning And Mining from DatA）

资源：Paper和课程，LAMDA有部分代码和数据

更新：2015

2 中国香港

2.1 贾佳亚

香港中文大学教授贾佳亚

http://www.cse.cuhk.edu.hk/~leojia/index.html

方向： computer vision, computational photography, and machine learning.

资源：Paper、项目

更新：2015

2.2 汤晓鸥

香港中文大学多媒体实验室（汤晓鸥）

http://mmlab.ie.cuhk.edu.hk/

方向：深度学习、人脸分析、视频监控、图像视觉搜索、图像视觉编辑、3D画直线

资源：Paper、dataset、项目

更新：2015

2.3 王晓刚

香港中文大学助理教授王晓刚

http://www.ee.cuhk.edu.hk/~xgwang/

方向：computer vision, medical imaging, machine learning, and applications to visual surveillance, face recognition, image and video searching, and diffusion weighted imaging

资源：Paper、dataset

更新：2014

2.4 张磊

香港理工大学教授张磊

http://www4.comp.polyu.edu.hk/~cslzhang/
方向：图像质量、Metric Learning 等

资源：Paper、code

更新：2015

3 中国台湾

3.1 Chih-Chung Chang and Chih-Jen Lin

http://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/libsvm/

方向：著名的svm库，OpenCV采用的svm算法

资源：Paper、code

更新：2014

转载出处：http://www.cvrobot.net/computer-vision-blog-resource-china/