计算机视觉资源汇总(一)
网上搜集了一些计算机视觉的资料：
模式识别和机器学习：
《Pattern Classification 》，第二版，Duda著，模式识别的奠基之作，但对SVM、Boosting几乎没提，有挂一漏万之嫌。
《Pattern Recognition and Machine Learning》,Bishop著，侧重概率模型，详细介绍了Bayesian方法、有向图、无向图理论等，体系完备。
《Kernel Methods for Pattern Analysis》,John Shawe-Taylor著，SVM等统计学的诸多工具里都用到了核方法，可以将将低维非线性空间映射到高维的线性空间中，但同时会引入高维数据的难题。
《Computer Vision: A Modern Approach》，第二版，Forsyth著，一本不错的计算机视觉教材，全书理论联系实际，并加入了计算机视觉领域的最新研究成果。
《Computer Vision: Algorithms and Applications》,Richard Szeliski的大作，《数字图像处理》课程老师推荐的一本书籍，这本书我还没有看完，书中对计算机视觉领域最新的一些算法进行了汇编，包括图像分割，特征检测和匹配，运动检测，图像缝合，3D重建，对象识别等图像处理的诸多方面，借助本书我们可以对最新主流图像处理算法有个全局把握。
《Image Processing, Analysis and Machine Vision》 Sonka
《Multiple View Geometry in Computer Vision》 第二版Harley等著，引用达一万多次的经典书籍。第二版到处都有电子版的。第一版曾出过中文版的，网上也可以找到电子版。
线性代数：
《Linear Algebra and Its Applications》Fourth Edition, Gilbert Strang的著作，本书详细介绍了向量空间、线性变换、本征值和本征向量等线性代数的重要基本概念，把抽象的线性空间形象地表达出来，适合初学者。
《Introduction to Probability Models》第10版，Ross著，一本书能够发行到第十版，你说是不是很经典呢？
离散数学：
《Discrete Mathematics and Its Applications》，第六版，Rosen著，本书囊括了离散数学推导、组合分析、算法及其应用、计算理论等多方面的内容，适合初学者。
矩阵数学：
《Matrix Analysis》,Horn著,本书无疑是矩阵论领域的经典著作了，风行几十年了。
概率论与数理统计：
《All Of Statistics》,Wasserman著，一本数理统计的简介读本。
《Introductionto Mathematical Statistics》，第六版，Hogg著，本书介绍了概率统计的基本概念以及各种分布，以及ML，Bayesian方法等内容。
《Statistical Learning Theory》Vapnik的大作，统计学界的权威，本书将理论上升到了哲学层面，他的另一本书《The Nature ofStatistical Learning Theory》也是统计学习研究不可多得的好书，但是这两本书都比较深入，适合有一定基础的读者。
《统计学习方法》，李航著，国内很多大学都在用这本书，本书从具体问题入手，由浅入深，简明地介绍了统计学习的主要方法，适合初学者而又想对统计学习理论有一个全局理解的学生。
《The Elements of Statistical Learning-Data Mining, Inference, and Prediction》,第二版，Trevor Hastie著，机器学习方面非常优秀的一本书，较PC和PRML,此书更加深入，对工程人员的价值也许更大一点。
《AnIntroduction to Probabilistic Graphical Models》,Jordan著，本书介绍了条件独立、分解、混合、条件混合等图模型中的基本概念，对隐变量（潜在变量）也做了详细介绍，相信大家在隐马尔科夫链和用Gaussian混合模型来实现EM算法时遇到过这个概念。
《Probabilistic Graphical Models-Principles and Techniques》，Koller著，一本很厚很全面的书，理论性很强，可以作为参考书使用。
最优化方法：
《Convex Optimization》，Boyd的经典书籍，被引用次数超过14000次，面向实际应用，并且有配套代码，是一本不可多得的好书，网址http://www.stanford.edu/~boyd/cvxbook/。
《Numerical Optimization》，第二版，Nocedal著，非常适合非数值专业的学生和工程师参考，算法流程清晰详细，原理清楚。
另外推荐几个博客和网站：
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https://www.coursera.org/
这是一个由世界顶级大学联合创办的网上在线视频公开课网站，里面有stanford, MIT, CMU等计算机科学一流大学提供的免费教学课程。 -
http://blog.pluskid.org/
这是浙大学生张驰原的博客网站，现在他去了MIT，博客里面的很多资源都值得一看，博文的很大一部分都是关于机器学习的，加入了作者自己的理解，深入浅出。 -
http://blog.csdn.net/ffeng271/article/details/7164498
林达华推荐的基本数学书，转自MIT大牛博客。 -
http://blog.csdn.net/abcjennifer/
张睿卿的博客，浙大的硕士，现在应该是去百度了，写的东西很细致 -
http://blog.csdn.net/zouxy09?viewmode=contents
甘苦人生，上面cv的资源挺多，写了100多篇博客 -
http://blog.csdn.net/sangni007/article/category/1106976
小熊不去实验室，东西很多，范围也很广 -
http://blog.csdn.net/carson2005/article/details/6601109
计算机视觉小鸟，一些常用的算法讲的挺清楚
