增强视觉 | 计算机视觉 增强现实

推荐一本凸优化的经典教材（可能很多人已经看过这本书，或至少知道）。

凸优化在视觉和机器学习上有很多应用。一个典型的例子是support vector machine。而且在平时的学习科研中，会经常碰到凸函数的概念。我这里推荐一本介绍凸优化的经典好书：convex optimization，by Stephen boyed，斯坦福ee教授。在他们主页上（http://www.stanford.edu/class/ee364a/）可以找到教学视频，ppt，电子版的书，以及习题和答案，可以说一应俱全。Stephen开了两门关于convex optimization的课（ee364a和ee364b）。其中ee364a讲的都是书里的内容，是基础，ee364b是讲一些最近几年的比较新的关于凸优化的科研结果。这本书是适合工程类的学生学习，没有太多公式，但是概念讲的很清楚，也有很多例子。而且他们开发了一个叫CVX的解决凸优化问题的软件包，非常好用。

上周happyharry写了一篇关于稀疏表达的文章。简答地说就是几个数学大牛证明了在满足某些条件下，L0（非凸）的结果等价于L1（凸）。所以最后就是解一个凸函数。关于稀疏矩阵，在ee364b中也有具体讲到。

凸函数在立体视觉上也有很大的应用。瑞典Lund大学的Fredrik （http://www.maths.lth.se/matematiklth/personal/fredrik/）最近几年发表了不少用凸函数解决立体视觉问题的文章（很多顶级期刊和顶级会议的文章，可能有些有点逛水）。

看上去像是一个专用的Wii。又是某些富豪的室内装饰吧。

High Definition Golf™ is the only golf simulator that looks and plays like the real thing! —  by istgolf

其中用到了计算机视觉和立体视觉，来进行复杂精确的轨迹分析，比如球速，风速，球的自转（这样也行？）等等。

看这里：厂商，和相关报道。