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时间:2018-07-09
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1、做机器视觉和图像处理方面的研究工作,最重要的两个问题:其一是要把握住国际上最前沿的内容;其二是所作工作要具备很高的实用背景。解决第一个问题的办法就是找出这个方向公认最高成就的几个超级专家(看看他们都在作什么)和最权威的出版物(阅读上面最新的文献),解决第二个问题的办法是你最好能够找到一个实际应用的项目,边做边写文章。做好这几点的途径之一就是利用网络资源,利用权威网站和专家们的个人主页。依照下面目录整理:[1]研究群体(国际国内)[2]专家主页[3]前沿国际国内期刊与会议[4]搜索资源[5]GPL软件资源一、研究群体用来搜
2、索国际知名计算机视觉研究组(CVGroups):国际计算机视觉研究组清单http://peipa.essex.ac.uk/info/groups.html美国计算机视觉研究组清单http://peipa.essex.ac.uk/info/groups.html#USAhttp://www-2.cs.cmu.edu/~cil/vision.html或http://www.cs.cmu.edu/~cil/vision.html这是卡奈基梅隆大学的计算机视觉研究组的主页,上面提供很全的资料,从发表文章的下载到演示程序、测试图像
3、、常用链接、相关软硬件,甚至还有一个搜索引擎。著名的有人物Tomasi,Kanade等。卡内基梅隆大学双目实验室http://vision.middlebury.edu/stereo/卡内基梅隆研究组http://www.cs.cmu.edu/~cil/v-groups.html还有几个实验室:CalibratedImagingLaboratory图像DigitalMappingLaboratory映射InteractiveSystemsLaboratory互动VisionandAutonomousSystemsCent
4、er视觉自适应http://www.via.cornell.edu/康奈尔大学的计算机视觉和图像分析研究组,好像是电子和计算机工程系的。侧重医学方面的研究,但是在上面有相当不错资源,关键是它正在建设中,能够跟踪一些信息。CornellUniversity——RoboticsandVisiongrouphttp://www-cs-students.stanford.edu/斯坦福大学计算机系主页1.http://white.stanford.edu/2.http://vision.stanford.edu/3.http:/
5、/ai.stanford.edu/美国斯坦福大学人工智能机器人实验室TheStanfordAILab(SAIL)istheintellectualhomeforresearchersintheStanfordComputerScienceDepartmentwhoseprimaryresearchfocusisArtificialIntelligence.ThelabislocatedintheGates...VisionandImagingScienceandTechnologyhttp://www.fmrib.ox.
6、ac.uk/analysis/主要研究:BrainExtractionTool,Nonlinearnoisereduction,LinearImageRegistration,AutomatedSegmentation,Structuralbrainchangeanalysis,motioncorrection,etc.http://www.cse.msu.edu/prip/—密歇根州立大学计算机和电子工程系的模式识别--图像处理研究组,它的FTP上有许多的文章(NEW)。美国密歇根州大学认知模型和图像处理实验室TheP
7、atternRecognitionandImageProcessing(PRIP)Labfacultyandstudentsinvestigatetheuseofmachinestorecognizepatternsorobjects.Methodsaredevelopedtosenseobjects,todiscoverwhich...http://www.cse.msu.edu/rgroups/prip/http://pandora.inf.uni-jena.de/p/e/index.html德国的一个数字图像处理研
8、究小组,在其上面能找到一些不错的链接资源。柏林大学http://www.cv.tu-berlin.de/德国波恩大学视觉和认识模型小组ComputerVisionGrouplocatedwithintheDivisionIIIoftheComputerScienceDepartmentintheUniversityo
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