本書由OpenCV發(fā)起人所寫，站在一線開發(fā)人員的角度用通俗易懂的語言解釋了OpenCV的緣起和計算機視覺基礎結(jié)構(gòu)，演示了如何用OpenCV和現(xiàn)有的自由代碼為各種各樣的機器進行編程，這些都有助于讀者迅速入門并漸入佳境，興趣盎然地深入探索計算機視覺領(lǐng)域。第1章 概述什么是OpenCVOpenCV的應用領(lǐng)域什么是計算機視覺OpenCV的起源下載和安裝OpenCV通過SVN獲取最新的OpenCV代碼更多OpenCV文檔OpenCV的結(jié)構(gòu)和內(nèi)容移植性。
如果是急于發(fā)文章,這些期刊的影響因子較低,比較好中.Pattern Recognition Letters《模式識別快報》荷蘭ISSN:0167-8655，1983年創(chuàng)刊，全年16期，Elsevier Science出版社，SCI、EI收錄期刊，SCI2003年影響因子0.809，2003年EI收錄290篇。Pattern Recognition《圖形識別》英國ISSN:0031-3203，1969年創(chuàng)刊，全年12期，Elsevier Science出版社，SCI、EI收錄期刊，SCI2003年影響因子1.611，2003年EI收錄177篇。
CEC (3): 進化計算方面最重要的會議之一, 盛會型. IJCNN/CEC/FUZZ-IEEE這三個會議是計算智能或者說軟計算方面最重要的會議, 它們經(jīng)常一起開, 這時就叫WCCI (World Congress on Computational Intelligence). 但這個領(lǐng)域和CS其他分支不太一樣, 倒是和其他學科相似, 只重視journal, 不重視會議, 所以錄用率經(jīng)常在85%左右, 所錄文章既有quality非常高的論文, 也有入門新手的習作.
CEC (3): 進化計算方面最重要的會議之一, 盛會型. IJCNN/CEC/FUZZ-IEEE這三個會議是計算智能或者說軟計算方面最重要的會議, 它們經(jīng)常一起開, 這時就叫WCCI (WorldCongress on Computational Intelligence). 但這個領(lǐng)域和CS其他分支不太一樣, 倒是和其他學科相似, 只重視journal, 不重視會議, 所以錄用率經(jīng)常在85%左右, 所錄文章既有quality非常高的論文, 也有入門新手的習作.
CEC (3): 進化計算方面最重要的會議之一, 盛會型. IJCNN/CEC /FUZZ-IEEE這三個會議是計算智能或者說軟計算方面最重要的會議, 它們經(jīng)常一起開, 這時就叫WCCI (World Congress on Computational Intelligence). 但這個領(lǐng)域和CS其他分支不太一樣, 倒是和其他學科相似, 只重視journal, 不重視會議, 所以錄用率經(jīng)常在85%左右, 所錄文章既有quality非常高的論文, 也有入門新手的習作.ICPR (3): 模式識別方面最著名的會議之一, 盛會型.
Carl‘s Blog.從人工智能到統(tǒng)計機器學習 Posted: April 22nd, 2006, 9:02pm CST 今天一天收獲頗豐，我在微軟亞洲研究院訪問時的老板，機器學習領(lǐng)域的大牛，李航研究員來工大講學了，錯過了上次與其直接交流的機會（上次他來時，我恰好去韓國開會），這次可堅決不能放過。說道AI的趨勢，大概有以下幾個（面向應用）：1）統(tǒng)計機器學習；后半部分講的是統(tǒng)計機器學習，由于以前聽過，這里就不詳述，簡單說說其中的一些閃光點吧：
計算機用語中常見英文縮寫和詞組。ADO ActiveX Data Object ActiveX數(shù)據(jù)對象 ALM Application Lifecycle Management 開發(fā)生命周期管理 ANSI American National Standard Institute 美國國家標準工會 AOP Aspect-Oriented Programming 面向方面的程序設計 AI Artificial Intelligence 人工智能。ADO ActiveX Data Object ActiveX數(shù)據(jù)對象。ALM Application Lifecycle Management 開發(fā)生命周期管理。
為了查找和改正現(xiàn)有專家系統(tǒng)中的錯誤,又有另外一些專家系統(tǒng)被設計出來. 從實驗室到日常生活 人們開始感受到計算機和人工智能技術(shù)的影響.計算機技術(shù)不再只屬于實驗室中的一小群研究人員. 個人電腦和眾多技術(shù)雜志使計算機技術(shù)展現(xiàn)在人們面前.有了象美國人工智能協(xié)會這樣的基金會.因為AI開發(fā) 的需要,還出現(xiàn)了一陣研究人員進入私人公司的熱潮.150多所象DEC(它雇了700多員工從事AI研究)這樣的公 司共花了10億美元在內(nèi)部的AI開發(fā)組上.
【人工智能簡史】 人工智能的傳說可以追溯到古埃及，但隨著1941年以來電子計算機的發(fā)展，技術(shù)已最終可以創(chuàng)造出機器智能，"人工智能"(Artificial Intelligence)一詞最初是在1956年Dartmouth學會上提出的，從那以后,研究者們發(fā)展了眾多理論和原理，人工智能的概念也隨之擴展，在它還不長的歷史中，人工智能的發(fā)展比預想的要慢，但一直在前進，從40年前出現(xiàn)到現(xiàn)在，已經(jīng)出現(xiàn)了許多AI程序，并且它們也影響到了其它 技術(shù)的發(fā)展。
Image Compression 圖像壓縮 消除圖像冗余或?qū)D像近似的任一種過程，其目的是對圖像以更緊湊的形式表示。Image registration 圖像配準通過將景物中的一幅圖像與相同景物的另一幅圖像進行幾何運算，以使其中物體對準的過程。Image restoration 圖像恢復通過逆圖像退化的過程將圖像恢復為原始狀態(tài)的過程。Registered image 已匹準圖像同一景物的兩副（或以上）圖像已相互調(diào)準好位置，從而使其中的物體具有相同的圖像位置。
Image-processing operation 圖像處理運算 將輸入圖像變換為輸出圖像的一系列步驟Image reconstruction 圖像重構(gòu) 從非圖像形式構(gòu)造或恢復圖像的過程Image registration 圖像匹準 通過將景物中的一圖幅像與相同景物的另一幅圖像進行幾何運算，以使其中物體對準的過程Image restoration 圖像復原 通過逆圖像退化的過程將圖像恢復為原始狀態(tài)的過程。
人工生命：探索新的生命形式人工生命：探索新的生命形式。人工生命的學科歷史；自從1987年蘭頓提出人工生命的概念以來，人工生命研究已走過了13年的歷程。本次會議的論文集共收錄了24篇論文，內(nèi)容主要分布在：人工生命研究的理論、生命現(xiàn)象的仿真、細胞自動機（簡稱CA）、遺傳算法、進化仿真等5個方面，蘭頓發(fā)表了題為"人工生命"的開拓性論文，他在文中提出了人工生命的概念，并討論了它作為一門新興的研究領(lǐng)域或?qū)W科存在的意義。
人工智能實時用文字描述監(jiān)控錄像內(nèi)容《MIT技術(shù)評論》報道，加州大學洛杉磯分校（UCLA）的研究人員開發(fā)出一種計算機視覺系統(tǒng)原型，能實時用文字描述監(jiān)控錄像的內(nèi)容。朱指出，幾乎所有的圖像和視頻搜索都是基于周圍的文字描述。I2T是Image to Text（圖像到文本）的縮寫，它利用一系列計算機視覺算法，抽取圖像或視頻幀作為輸入源，然后輸出圖像或視頻所描述內(nèi)容的摘要文字。
MIT人工智能實驗室：如何做研究？
理解論文，就要了解論文的目的，作者所作的選擇（很多都是隱含的），假設和形式化是否可行，論文指出了怎樣的方向，論文所涉及領(lǐng)域都有哪些問題，作者的研究中持續(xù)出現(xiàn)的難點模式是什么，論文所表達的策略觀點是什么，諸如此類。記住比較好的論文是那些出版的或者成為技術(shù)報告的，因為這標志著該論文被認為是擴展了領(lǐng)域的最新知識——換句話說，他們的論文遠遠超出了碩士論文的水平。MIT AI實驗室的論文并非全是有關(guān)人工智能的；
理解論文，就要了解論文的目的，作者所作的選擇（很多都是隱含的），假設和形式化是否可行，論文指出了怎樣的方向，論文所涉及領(lǐng)域都有哪些問題，作者的研究中持續(xù)出現(xiàn)的難點模式是什么，論文所表達的策略觀點是什么，諸如此類。碩士論文的目的是為做博士論文練兵。記住比較好的論文是那些出版的或者成為技術(shù)報告的，因為這標志著該論文被認為是擴展了領(lǐng)域的最新知識——換句話說，他們的論文遠遠超出了碩士論文的水平。
（模式識別與智能系統(tǒng)）本學科依托圖象處理與模式識別研究所，主要從事數(shù)字圖象（圖形）分析、文本信息處理、模式識別、機器視覺、自然語言理解、智能技術(shù)和系統(tǒng)等信息技術(shù)領(lǐng)域中前沿性的應用基礎研究，具有基于數(shù)字信號處理器的硬件開發(fā)工具和網(wǎng)絡環(huán)境下的工作站，個人機及專用的圖象輸入輸出設備。模式識別和計算機視覺是該學科的一個研究特色，已取得重大研究成果的項目有動態(tài)目標識別，字符和人臉識別，機器人視覺；
一、圖林與人工智能。模式識別是近30年來得到迅速發(fā)展的人工智能分支學科。人類相互之間交流思想，除"讀寫"之外的重要途徑是"聽說"，電腦語音識別理所當然被列為與圖象識別同等重要的人工智能技術(shù)。達特莫斯會議以來數(shù)十年間，除了在問題求解（包括機器博弈、定理證明等）、專家系統(tǒng)、模式識別等領(lǐng)域外，人工智能在自然語言理解、自動程序設計、機器人學、知識庫的智能檢索等各種不同的領(lǐng)域，都開拓出極其廣闊的應用前景。
換言之，人工智能是電腦科學的一個重要分支，它的近期目標是讓電腦更聰明、更有用，它的遠期目標是使電腦變成"像人一樣具有智能的機器"。費根鮑姆是人工智能領(lǐng)域的后來者，他以"知識工程"的創(chuàng)新思想，最終躋身于人工智能一代宗師的行列。"諾依曼機"曾在電腦的發(fā)展歷程中作出了不可磨滅的貢獻，幾乎"統(tǒng)治"著所有的電腦"領(lǐng)地"，但是，面對人工智能研究，它已經(jīng)變成限制電腦進一步發(fā)展的障礙，成為制約電腦高速處理知識信息的"瓶頸"。
MIT校園鳥瞰。這里有許多課題組，例如計算機科學與人工智能實驗室(CSAIL)、計算機圖形學組、計算結(jié)構(gòu)組、計算機體系結(jié)構(gòu)組、信息與決策系統(tǒng)實驗室(LIDS)、計算理論組、編程方法學組、編程系統(tǒng)研究組、多范圍計算項目、網(wǎng)絡與移動系統(tǒng)組、NuMesh組、Alewife項目、人工肌膚項目、Leg實驗室、 Kirsch會堂、iCampus、移動機器人組、虛擬連線項目、并行與分布式操作系統(tǒng)組、哲學系、語言學系、語音系統(tǒng)組、寫作與溝通中心等。
第五階段：90年代，人工智能出現(xiàn)新的研究高潮 由于網(wǎng)絡技術(shù)特別是國際互連網(wǎng)的技術(shù)發(fā)展，人工智能開始由單個智能主體研究轉(zhuǎn)向基于網(wǎng)絡環(huán)境下的分布式人工智能研究。未來人工智能的研究方向主要有：人工智能理論、機器學習模型和理論、不精確知識表示及其推理、常識知識及其推理、人工思維模型、智能人機接口、多智能主體系統(tǒng)、知識發(fā)現(xiàn)與知識獲取、人工智能應用基礎等。
走近人工智能。目前對主體和多主體系統(tǒng)的研究主要集中在主體和多主體理論、主體的體系結(jié)構(gòu)和組織、主體語言、主體之間的協(xié)作和協(xié)調(diào)、通信和交互技術(shù)、多主體學習以及多主體系統(tǒng)應用等方面。---- 問: 您在人工智能領(lǐng)域研究了幾十年，參與了許多國家重點研究課題，非常清楚國內(nèi)外目前人工智能領(lǐng)域的研究情況。---- 人工智能一直處于計算機技術(shù)的前沿，人工智能研究的理論和發(fā)現(xiàn)在很大程度上將決定計算機技術(shù)的發(fā)展方向。
學習科學涉及認知科學、教育心理學、計算機科學、人類學、社會學、信息科學、神經(jīng)科學、教育、設計研究、教學設計等等領(lǐng)域與學科。AI主要研究基于人工智能技術(shù)設計導師系統(tǒng)或其他教育軟件；2002年，學習科學國際協(xié)會（ISLS）建立， 舉辦ICSL 和CSCL國際會議，《學習科學雜志》(Journal of learning science)和《計算機支持的協(xié)作學習雜志》(the international journal os computer supported collaborative learning)。
人工智能(Artificial Intelligence) ，英文縮寫為AI。人工智能是包括十分廣泛的科學，它由不同的領(lǐng)域組成，如機器學習，計算機視覺等等，總的說來，人工智能研究的一個主要目標是使機器能夠勝任一些通常需要人類智能才能完成的復雜工作。目前能夠用來研究人工智能的主要物質(zhì)手段以及能夠?qū)崿F(xiàn)人工智能技術(shù)的機器就是計算機, 人工智能的發(fā)展歷史是和計算機科學與技術(shù)的發(fā)展史聯(lián)系在一起的。
Minsky和McCarthy的MIT研究組等，這一時期人工智能的研究工作主要在下述幾個方面。美國是人工智能的發(fā)源地，隨著人工智能的發(fā)展，世界各國有關(guān)學者也都相繼加入這一行列，英國在60年代就起步人工智能的研究，到70年代，在愛丁堡大學還成立了"人工智能"系。近年來，人工智能在很多方面取得了新的進展，尤其是隨著因特網(wǎng)的普及和應用，對人工智能的需求，變得越來越迫切，也給人工智能的研究提供了新的廣泛的舞臺。
據(jù)介紹，倒立擺仿真或?qū)嵨锟刂茖嶒炇强刂祁I(lǐng)域中用來檢驗某種控制理論或方法的典型方案。目前，實現(xiàn)三級倒立擺控制的實物系統(tǒng)仍然是世界公認的難題，而要實現(xiàn)四級倒立擺控制實物系統(tǒng)，在世界范圍內(nèi)更是一項空白。北師大模糊系統(tǒng)與模糊信息研究中心暨復雜系統(tǒng)智能控制實驗室采用李洪興教授提出的“變論域自適應模糊控制”理論，先后成功地實現(xiàn)了四級倒立擺控制仿真實驗、三級倒立擺實物系統(tǒng)控制，并于今年8月11日實現(xiàn)了全球首例四級倒立擺實物系統(tǒng)控制。而由此項理論產(chǎn)生的方法和技術(shù)將在半導體及精密儀器加工、機器人技術(shù)、導彈攔截控制系統(tǒng)、航空器對接控制技術(shù)等方面具有廣闊的開發(fā)利用前景。
淺議人工智能技術(shù)在教育中應用淺議摘要: 人工智能（AI）以及人工智能科學從誕生起，其研究和應用領(lǐng)域就與教育緊密相關(guān)。一、 教學設計自動化技術(shù)"教學設計自動化"（Automated Instructional Design或Automating Instructional Design，簡稱AID）是指有效利用計算機技術(shù)，為教學設計人員和其他教學產(chǎn)品開發(fā)人員在教學設計和教學產(chǎn)品開發(fā)過程中提供輔助、指導、咨詢、幫助或決策的過程[1]。(2)提供教學設計專家系統(tǒng)。
由此我們知道，那些由人類預先設定好程序控制的機器，例如機床、數(shù)控設備等，它們不能稱為人工智能系統(tǒng)，真正的人工智能系統(tǒng)自身擁有智慧，并沒有預先設定好的特定行為模式或程序，也就是我們所說的它們"自己會做事"。與此相反，強人工智能論的支持者相信機器也可以認知大腦層面，他們認為研究出具有真實情感和知覺的有自我意識的機器是有可能的，人類完全可以超越上帝之手，創(chuàng)造出偉大的"智能新人類"。
人工智能是包括十分廣泛的科學，它由不同的領(lǐng)域組成，如機器學習，計算機視覺等等，總的說來，人工智能的目的就是讓計算機這臺機器能夠象人一樣思考。人工智能始終是計算機科學的前沿學科，計算機編程語言和其它計算機軟件都因為有了人工智能的進展而得以存在。從那時起，人工智能的名字才正式確立，這次會議在人工智能歷史上不是巨大的成功，但是這次會議給人工智能奠基人相互交流的機會，并為未來人工智能的發(fā)展起了鋪墊的作用。
他說，要么讓計算機模擬人的智力，要么讓計算機不斷學習，逐漸接近人的智力，除此之外，人工智能(AI)沒有第三條路走。程序是讓計算機執(zhí)行算法的工具。計算機的意識。實驗的要旨是這樣的：一個用中文講的笑話，中國人聽了會哈哈大笑，如果用一臺可以執(zhí)行復雜算法的計算機根據(jù)這個笑話的詞句進行一系列運算，得出的結(jié)果很正確，也是"哈哈大笑"，于是計算機用它自己的方式笑了幾聲，我們是否可以認為這臺計算機"理解"了這個笑話呢？
(5)圖像重建由圖像的多個一維投影重建該圖像,可看成是特殊的圖像復原技術(shù)。3．適用面寬圖像可以來自多種信息源，它們可以是可見光圖像，也可以是不可見的波譜圖像（例如X射線圖像、射線圖像、超聲波圖像或紅外圖像等）。這些來自不同信息源的圖像只要被變換為數(shù)字編碼形式后，均是用二維數(shù)組表示的灰度圖像（彩色圖像也是由灰度圖像組合成的，例如RGB圖像由紅、綠、藍三個灰度圖像組合而成）組合而成，因而均可用計算機來處理。
數(shù)字圖像處理介紹數(shù)字圖像處理介紹。3．適用面寬 圖像可以來自多種信息源，它們可以是可見光圖像，也可以是不可見的波譜圖像（例如X射線圖像、 射線圖像、超聲波圖像或紅外圖像等）。這些來自不同信息源的圖像只要被變換為數(shù)字編碼形式后，均是用二維數(shù)組表示的灰度圖像（彩色圖像也是由灰度圖像組合成的，例如RGB圖像由紅、綠、藍三個灰度圖像組合而成）組合而成，因而均可用計算機來處理。
人工情感的發(fā)展歷程與最終歸宿�？傊�"統(tǒng)一價值論"與"數(shù)理情感學"，從深層次上解決了情感與智能的理論問題，真正揭開了情感神秘的面紗，真正了解了情感的內(nèi)部邏輯關(guān)系，使變幻莫測的"情感計算"立即轉(zhuǎn)化為切實可行的"價值計算"，使計算機不僅能夠準確地識別他人的情感，而且能夠從其內(nèi)部邏輯關(guān)系上理解他人的情感，并準確地向他人表達自己的真實情感，從而為實現(xiàn)真正意義上的人工情感奠定了堅實的理論基礎，鋪平了前進的道路。
趙勇. SVM改進算法的研究現(xiàn)狀與趨勢. 人工智能研討論壇, SVM版. 由于SVM有著良好的統(tǒng)計學習理論基礎，優(yōu)良的泛化能力，在模式識別（人臉識別、文本識別、手寫體識別等）、函數(shù)擬合、建模和控制領(lǐng)域得到了應用，取得了 良好的評價。4. 對SVM樣本孤立點和噪點處理的改進：改進對訓練樣本中噪點的處理提高其泛化能力，因為SVM在構(gòu)造最優(yōu)分類面時所有的樣本具有相同的作用,因此,存在對 噪聲或野值敏感的問題。
人工神經(jīng)網(wǎng)絡（ArtificialNeuralNetworks，簡寫為ANNs）也簡稱為神經(jīng)網(wǎng)絡（NNs）或稱作連接模型（ConnectionistModel），它是一種模范動物神經(jīng)網(wǎng)絡行為特征，進行分布式并行信息處理的算法數(shù)學模型。編輯本段理論分析方法 研究神經(jīng)網(wǎng)絡的非線性動力學性質(zhì)，主要采用動力學系統(tǒng)理論、非線性規(guī)劃理論和統(tǒng)計理論，來分析神經(jīng)網(wǎng)絡的演化過程和吸引子的性質(zhì)，探索神經(jīng)網(wǎng)絡的協(xié)同行為和集體計算功能，了解神經(jīng)信息處理機制。
