我所关于的一些国际上视觉研究组和研究大牛们

一、研究组和实验室

德国亚琛工业大学（Aachen University of Technology）语言处理和模式识别实验室的物体识别工作组(http://www-i6.informatik./web/Research/index.html)，他们建立一个图像检索工具Fire(Flexible Image Retrieval Engine )，他是一个CBIR(content-based image retrieval)系统。他的特点是改变被建模型部分的关联和处理遮挡。 关于物体识别部分，发表论文CVPR 2005。

 

新西兰奥克兰大学Tamaki学院计算机视觉联盟图像处理和识别实验室，最好的是3D重构和理解。(http://www.citr./research/profiles/)

 

白俄罗斯国家图像处理和识别实验室LIPR（The Laboratory of Image Processing and Recognition）(http://itk1./old/ch12.htm),有很多paper,但是没有给出连接。

 

瑞士（苏黎世）联邦理工学院（Eidgen ssische Technische Hochschule Zürich），视觉研究室（http://www.vision.ee./），其中大牛Helmut Grabner就是该学校的。在线\离线学习，（半）监督级联学习，是我所知做的最好的。还有事件检测。

 

美国麻省理工学院MIT（Massachusetts Institute of Technology）（http://groups.csail./vision/welcome/）， 里面每个人都有很多源码和文章。

ROS, OpenCV很多源码就拷贝该学校媒体实验室。

 

美国斯坦福大学（Stanford University）（http://biocomp./），我看完Andew Ng关于机器学习的课程。机器学习是这所学校视觉的特点。

 

美国卡耐基梅陇大学CMU（Carnegie Mellon University），

（http://www-2.cs./~cil/v-groups.html）该网页提供了基本上世界上有名气的所有视觉工作组和实验室。

 

微软视觉研究院，不过貌似我经常见的就是微软亚洲研究院和微软剑桥研究院。比如剑桥研究院2011CVPR发表的用kienct做出的仅用深度信息识别人体模型，还有看的关于亚洲研究院一些论文，关于实时分割的。

 

二、我经常关注的一些人：

Hewitt      http://www./index.html

特色之处：用于社会机器人人脸识别；人脸追踪；情绪识别；还有一个为移动机器人写的平台，叫Leaf。

 

Bastian Leibe   http://www.vision.ee./~bleibe/

特色之处：采用3D信息进行物体识别和分类；自顶向下的分割。

 

Helmut Grabner       http://www.vision.ee./~hegrabne/

特色之处，在线/离线学习；（半）监督学习；事件检测；等。

 

Zdenek Kalal    http://info.ee./Personal/Z.Kalal/

特色之处：鼎鼎大名的“捕食者”，就是他开放的。强大的追踪技术，很好的处理目标丢失和重现的技术（这个是Cam-shift无法比拟的），对于人脸识别，他可以做到真实人脸和图片人脸的交换检测和识别。

 

Fei-Fei Li   http://www.cs./~feifeili/

特色之处：改进Bag of Words模型，针对单一物体识别和分类，多类物体的识别和分类。是我所知识别和分类最专业的。主页也提供了源代码和相应的PPT和论文（貌似现在没法下载了）。另外说下，她是中国人，也算是中国的骄傲。