计算机视觉、机器学习、人工智能领域知识汇总
http://blog.csdn.net/zouxy09
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? ? ? ?2012年8月21號開始了我的第一篇博文，也開始了我的研究生生涯。懷著對機器學習和計算機視覺等等領域的懵懂，從一個電子材料的領域跨入這個高速發展的人工智能領域。從開始的因無知而驚慌，因陌生而乏力，到一步步的成長。這過程的知識積累也都大部分反映在這個博客上面了。感謝這個平臺促使自己去總結去堅持去進步。也感謝這個平臺給我帶來了和大家交流的機會。借此博文總結自己過去與未來可能散亂的博文。在此也謝謝大家一直的支持和鼓勵，謝謝。
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一、基于計算機視覺的目標跟蹤
計算機視覺、機器學習相關領域論文和源代碼大集合
計算機視覺目標檢測的框架與過程
最簡單的目標跟蹤（模版匹配）
壓縮感知（Compressive Sensing）學習之（一）
壓縮感知（Compressive Sensing）學習之（二）
壓縮跟蹤Compressive Tracking
壓縮跟蹤Compressive Tracking源碼理解
TLD（Tracking-Learning-Detection）學習與源碼理解之（一）
TLD（Tracking-Learning-Detection）學習與源碼理解之（二）
TLD（Tracking-Learning-Detection）學習與源碼理解之（三）
TLD（Tracking-Learning-Detection）學習與源碼理解之（四）
TLD（Tracking-Learning-Detection）學習與源碼理解之（五）
TLD（Tracking-Learning-Detection）學習與源碼理解之（六）
TLD（Tracking-Learning-Detection）學習與源碼理解之（七）
CVPR2013一些論文集合供下載（visual tracking相關）
時空上下文視覺跟蹤（STC）算法的解讀與代碼復現
基于感知哈希算法的視覺目標跟蹤
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基于meanshift的手勢跟蹤與電腦鼠標控制（手勢交互系統）
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關于計算機視覺（隨談）
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二、Deep Learning 深度學習
Deep Learning（深度學習）學習筆記整理系列之（一）
Deep Learning（深度學習）學習筆記整理系列之（二）
Deep Learning（深度學習）學習筆記整理系列之（三）
Deep Learning（深度學習）學習筆記整理系列之（四）
Deep Learning（深度學習）學習筆記整理系列之（五）
Deep Learning（深度學習）學習筆記整理系列之（六）
Deep Learning（深度學習）學習筆記整理系列之（七）
DeepLearning（深度學習）學習筆記整理系列之（八）
DeepLearning源代碼收集
Deep Learning論文筆記之（一）K-means特征學習
Deep Learning論文筆記之（二）Sparse Filtering稀疏濾波
Deep Learning論文筆記之（三）單層非監督學習網絡分析
Deep Learning論文筆記之（四）CNN卷積神經網絡推導和實現
Deep Learning論文筆記之（五）CNN卷積神經網絡代碼理解
Deep Learning論文筆記之（六）Multi-Stage多級架構分析
Deep Learning論文筆記之（七）深度網絡高層特征可視化
Deep Learning論文筆記之（八）Deep Learning最新綜述
基于3D卷積神經網絡的行為理解（論文筆記）
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三、機器學習相關
機器學習算法中文視頻教程
機器學習知識點學習
從最大似然到EM算法淺解
淺說機器學習中“迭代法”
徑向基網絡（RBF network）之BP監督訓練
模板匹配中差值的平方和（SSD）與互相關準則的關系
生成模型和判別模型
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機器學習中的范數規則化之（一）L0、L1與L2范數
機器學習中的范數規則化之（二）核范數與規則項參數選擇
LibLinear（SVM包）使用說明之（一）README
LibLinear（SVM包）使用說明之（二）MATLAB接口
LibLinear（SVM包）使用說明之（三）實踐
計算機視覺、機器學習相關領域論文和源代碼大集合
機器學習算法與Python實踐之（一）k近鄰（KNN）
機器學習算法與Python實踐之（二）支持向量機（SVM）初級
機器學習算法與Python實踐之（三）支持向量機（SVM）進階
機器學習算法與Python實踐之（四）支持向量機（SVM）實現
機器學習算法與Python實踐之（五）k均值聚類（k-means）
機器學習算法與Python實踐之（六）二分k均值聚類
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機器學習算法與Python實踐之（七）邏輯回歸（Logistic Regression）
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基于稀疏矩陣的k近鄰（KNN）實現
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神經網絡訓練中的Tricks之高效BP（反向傳播算法）
人臉識別之特征臉方法（Eigenface）
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四、Kinect相關學習與實踐
KinectSDK v1.7 新特性、交互框架與新概念
Kinect開發學習筆記之（一）Kinect介紹和應用
Kinect開發學習筆記之（二）Kinect開發學習資源
Kinect開發學習筆記之（三）Kinect開發環境配置
Kinect開發學習筆記之（四）提取顏色數據并用OpenCV顯示
Kinect開發學習筆記之（五）不帶游戲者ID的深度數據的提取
Kinect開發學習筆記之（六）帶游戲者ID的深度數據的提取
Kinect開發學習筆記之（七）骨骼數據的提取
Kinect開發學習筆記之（八）彩色、深度、骨骼和用戶摳圖結合
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五、語音信號處理與語音識別
語音信號處理之（一）動態時間規整（DTW）
語音信號處理之（二）基音周期估計（Pitch Detection）
語音信號處理之（三）矢量量化（Vector Quantization）
語音信號處理之（四）梅爾頻率倒譜系數（MFCC）
語音的基本概念--譯自CMU sphinx
語音識別的基礎知識與CMUsphinx介紹
PocketSphinx語音識別系統的編譯、安裝和使用
PocketSphinx語音識別系統語言模型的訓練和聲學模型的改進
PocketSphinx語音識別系統聲學模型的訓練與使用
PocketSphinx語音識別系統的編程
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六、運動檢測
運動檢測（前景檢測）之（一）ViBe
運動檢測（前景檢測）之（二）混合高斯模型GMM
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七、圖像特征分析
目標檢測的圖像特征提取之（一）HOG特征
目標檢測的圖像特征提取之（二）LBP特征
目標檢測的圖像特征提取之（三）Haar特征
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八、圖像處理相關
簡單粗糙的指尖檢測方法（FingerTipsDetection）
光流Optical Flow介紹與OpenCV實現
用單張2D圖像重構3D場景
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九、圖像分割
圖像分割之（一）概述
圖像分割之（二）Graph Cut（圖割）
圖像分割之（三）從Graph Cut到Grab Cut
圖像分割之（四）OpenCV的GrabCut函數使用和源碼解讀
圖像分割之（五）活動輪廓模型之Snake模型簡介
圖像分割之（六）交叉視覺皮質模型（ICM）
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十、系統工程
基于Qt的P2P局域網聊天及文件傳送軟件設計
基于FPGA的紅外遙控解碼與PC串口通信
交互系統的構建之（一）重寫Makefile編譯TLD系統
交互系統的構建之（二）Linux下鼠標和鍵盤的模擬控制
交互系統的構建之（三）TTS語音合成的加盟
交互系統的構建之（四）手掌與拳頭檢測加盟TLD
基于meanshift的手勢跟蹤與電腦鼠標控制（手勢交互系統）
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十一、嵌入式系統
ubuntu12.04安裝與配置
OpenAL跨平臺音效API的安裝與移植
Yaffs2根文件系統制作
TTS技術簡單介紹和Ekho（余音）TTS的安裝與編程
Android學習筆記之（一）開發環境搭建
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十二、編程相關
Python基礎學習筆記之（一）
Python基礎學習筆記之（二）
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Matlab與C++混合編程（依賴OpenCV）
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十三、一些行業調研
OmniVision的CMOS 圖像傳感器技術發展路線
SONY的CMOS 圖像傳感器技術發展路線
SAMSUNG的CMOS 圖像傳感器技術發展路線
CMOS圖像傳感器應用實例及其發展趨勢分析
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十四、雜亂
zigzag模式提取矩陣元素
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總結
以上是生活随笔為你收集整理的计算机视觉、机器学习、人工智能领域知识汇总的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。
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