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The Quest for Consciousness 5:意识研究导论 1.4

2010年9月3日 cvchina 没有评论

这是The Quest for Consciousness 第一章:意识研究导论 的第四节。

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The Quest for Consciousness 4:意识研究导论 1.3

2010年9月2日 cvchina 4 条评论

这是The Quest for Consciousness 第一章:意识研究导论 的第三节。

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The Quest for Consciousness 3:意识研究导论 1.2

2010年9月1日 cvchina 2 条评论

这是The Quest for Consciousness 第一章:意识研究导论 的第二节。

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The Quest for Consciousness 2:意识研究导论 1.1

2010年8月30日 cvchina 3 条评论

the quest for consciousness.jpg

好戏开始,开始正文连载。

围观母鸡固然重要,品尝鸡蛋才是正解啊。

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The Quest for Consciousness 1:Interview

2010年8月29日 cvchina 8 条评论

the quest for consciousness.jpg

我非常荣幸可以在cvchina发布filestorm用心翻译的书:The Quest for Consciousness

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下面是filestorm关于本书的一段简短介绍。

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最近我一直在和复旦一位教授合翻Christof Koch的The Quest for Consciousness。虽然整本书是和”意识”相关的,但是在认识意识的过程中,视觉扮演的重要作用无可或缺。我们在人类、恒河猴,和其他各种动物视觉皮层上发现的许多现象,对于computer vision的研究一直起着很重要的推动作用–当然,神经生物学本身作为一门科学,也是非常值得研究的。
本书的中文版也许今年底或者明年年初就能在书店买到。涉及到诸多版权问题,不好把整本书放上来,但是把与视觉最相关的几个章节单独拿出来,我想应该没啥问题。
PS 不要问我下面呢?因为下面真的没有了。现在校对的工作量非常大,我告一段落后争取再更新几章。

祝大家阅读愉快~

另外,如果大家如果发现稿件的各种问题,请及时联系我 xiaodi.hou at gmail。多谢!!

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允许我在正文开始前插一句话,因为全文比较长,将以连载的形式发布。

本次发布的是最后一章,但是非常适合做引子。

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siggraph2010资源

2010年8月22日 cvchina 没有评论

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虽然还没时间看,但还是觉得值得推荐,这是一个siggraoph2010的资源收集页面,不同于大家熟知的这个页面,不但收集了论文,还有courses,talks。

链接

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来自engineering的微笑

2010年8月10日 happyharry 5 条评论


以上萝莉的微笑来自于SIGGRAPH 2009的文章Moving Gradients: A Path-Based Method for Plausible Image Interpolation阅读全文…

Seeing is Believing

2010年8月10日 happyharry 1 条评论

俗话有云:眼见为实。从computer vision的角度而言,大多数家伙考虑的是正向的问题:即如何通过图像感知实际内容。而computer graphics的家伙们往往喜欢做一些标新立异的逆向问题:如何根据需要感知的内容来修改图像。咱早些时候就贴过SIGGRAPH中一个有趣的例子(视错觉的盛宴)。这次,咱响应站长号召,来谈谈SIGGRAPH 2010中的两篇文章。

首先是Camouflage Images,你能在以下图片中找到老鹰么(请坚持至少30秒…嘿嘿)。
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公司介绍13:optrima

2010年8月3日 cvchina 1 条评论

cvchina曾经介绍过几款深度摄像头,看这里,但是他们的价格都让人望而却步,不是谁都能承担得起几千美元的设备的。最近得知另一个消费者级别的深度摄像头(感谢某巨专业人士),价格应该在200美元左右,跟快要上市的kinect差不多一个价位。

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稀疏表达:向量、矩阵与张量(中)

2010年7月13日 happyharry 8 条评论

在开始正文之前,咱首先得说明一下,这篇东西偏向于理论,各位看官可以自行跳过某些部分。这方面的工作奠基人同样也是compressive sensing的大牛之一E.J Candes(Donoho的得意门生),以及Candes的学生Ben Recht,前者刚从caltech被挖到stanford,后者目前刚到wisconsin做AP。Candes大牛,stanford统计系出生,师从Donoho。Candes原来的主要工作集中在小波分析上(实际上C牛非常多产),比如著名的curvelets以及ridgelets,04年左右开始和Tao合作从事compressive sensing的理论工作,这里有他的简要介绍

继续唠叨,上回说到借着collaborative filtering的东风,矩阵的稀疏表示受到了广泛的关注。说到矩阵的稀疏性,大部分看官可能有所误解。这个矩阵稀疏表示严格而言可以分为两种:
1. 矩阵元素的稀疏性,即矩阵非0元个数相对较少。参照向量的范数,同样可以定义矩阵的0范数,并将其松弛到矩阵的1范数的优化问题。
2. 矩阵奇异值的稀疏性,即矩阵奇异值中非0元的个数(即矩阵的秩)相对较少。仿照向量情况下0范数与1范数的关系,同样可以将其松弛的到迹范数(trace norm)的优化问题。

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