2017-07-10 14:32:54 haima1998 阅读数 168

1、图像处理tiny stb库,很小的图像处理代码库,tiny-dnn调用此stb 图像库进行image resize

https://github.com/nothings/stb


2、将输入png/jpeg 图片转换成cifar 读取的dataset 格式
https://github.com/gskielian/PNG-2-CIFAR10


3. jpg/png convert to MNIST NN format
https://github.com/gskielian/JPG-PNG-to-MNIST-NN-Format


2017-07-07 10:39:48 wyx100 阅读数 7410

机器学习(ML)、深度学习(DL)和图像处理(opencv)专用英语词典

百度翻译

http://fanyi.baidu.com/

A

AAN (Active Appearance Model)主动外观模型

Adam(adaptive moment estimation,适应性矩估计),Adam是一种可以替代传统随机梯度下降过程的一阶优化算法,它能基于训练数据迭代地更新神经网络权重。Adam 最开始是由 OpenAI 的 Diederik Kingma 和多伦多大学的 Jimmy Ba 在提交到 2015 年 ICLR 论文(Adam: A Method for Stochastic Optimization)中提出的。Adam 优化算法应用在非凸优化问题中有优势。

ASM(Active Shape Model)主动形状模型

ANPR (Automatic License Plate Recognition System (ANPR) 车牌自动识别系统,涉及了人工智能、机器视觉和神经网络等领域,实现一个车牌自动识别系统(ANPR)。它包括了一系列的数学算法原理,以保证数字车牌的检测与提取、字母分割、归一化和识别。 也称ALPR(Automatic number plate recognition

Automatic License Plate Recognition)自动牌照识别、AVI(Automatic Vehicle Identification)自动车辆识别、CPR(Car  Plate Recognition)洗车车牌识别。

ANN(Artificial neural network)人工(智能)神经网络

approximations近似值

arbitrary随意的

affine仿射的

arbitrary任意的

amino acid氨基酸

amenable经得起检验的

axiom公理,原则

abstract提取

architecture架构,体系结构;建造业

absolute绝对的

arsenal军火库

assignment分配

algebra线性代数  

asymptotically无症状的

appropriate恰当的

B

bias偏差

brevity简短,简洁;短暂  

broader广泛  

briefly简短的  

batch批量

C

cnn,卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)是一种前馈神经网络,它的人工神经元可以响应一部分覆盖范围内的周围单元,对于大型图像处理有出色表现。[1]  它包括卷积层(alternating convolutional layer)和池层(pooling layer)。

CNTK(Computational Network Toolkit)是微软出品的开源深度学习工具包。

convergence 收敛,集中到一点  convex凸的

contours轮廓

constraint约束

constant常理

commercial商务的

complementarity补充  

coordinate ascent同等级上升

clipping剪下物;剪报;修剪

component分量;部件  

continuous连续的

covariance协方差  

canonical正规的,正则的

concave非凸的

corresponds相符合;相当;通信  

corollary推论  

concrete具体的事物,实在的东西

cross validation交叉验证

correlation相互关系

cost function目标函数

convention约定  

cluster一簇

centroids 质心,形心

converge收敛

computationally计算(机)的  

calculus计算

clustering聚类,hierarchical clustering 层次聚类

D

derive获得,取得  

dual二元的  

duality二元性;二象性;对偶性  

derivation求导;得到;起源

denote预示,表示,是…的标志;意味着,[逻]指称  

divergence 散度;发散性

dimension尺度,规格;维数

dot小圆点  

distortion变形  

density概率密度函数

discrete离散的  

discriminative有识别能力的

diagonal对角

dispersion分散,散开  

determinant决定因素  

disjoint不相交的

DL(deep learning)深度学习

dilate,膨胀;扩大;详述

E

encounter遇到  

ellipses椭圆

equality等式

extra额外的  

empirical经验;观察  

ennmerate例举,计数  

ETA

ETS=Estimated Time of Sailing,预计开航时间
ETA=Estimated Time of Arrival,预计到达时间
ETD=estimated time of departur,估计出发时间。

exceed超过,越出

expectation期望  

efficient生效的  

endow赋予  

explicitly清楚的

exponential family指数家族  

equivalently等价的

erode侵蚀,腐蚀

F

feasible可行的  

forary初次尝试  

inite有限的,限定的  

forgo摒弃,放弃

fliter过滤  

frequentist最常发生的  

forward search前向式搜索

formalize使定形

FLANN库全称是Fast Library for Approximate Nearest Neighbors,它是目前最完整的(近似)最近邻开源库。不但实现了一系列查找算法,还包含了一种自动选取最快算法的机制。http://www.cs.ubc.ca/research/flann/

G

generalized归纳的

generalization概括,归纳;普遍化;判断(根据不足)  

guarantee保证;抵押品

generate形成,产生

geometric margins几何边界

gap裂口

generative生产的;有生产力的

gradient descent梯度下降

H

heuristic启发式的;启发法;启发程序  hone怀恋;磨

hyperplane超平面

I

initial最初的

implement执行

intuitive凭直觉获知的  

incremental增加的

intercept截距  

intuitious直觉

instantiation例子

indicator指示物,指示器  

interative重复的,迭代的  

integral积分  

identical相等的;完全相同的  

indicate表示,指出

invariance不变性,恒定性  

impose把…强加于  

intermediate中间的  

interpretation解释,翻译

J

joint distribution联合概率

K

kNN邻近算法,或者说K最近邻(kNN,k-NearestNeighbor)分类算法是数据挖掘分类技术中最简单的方法之一。所谓K最近邻,就是k个最近的邻居的意思,说的是每个样本都可以用它最接近的k个邻居来代表。

k-means,算法接受参数 k ;然后将事先输入的n个数据对象划分为 k个聚类以便使得所获得的聚类满足:同一聚类中的对象相似度较高;而不同聚类中的对象相似度较小。聚类相似度是利用各聚类中对象的均值所获得一个“中心对象”(引力中心)来进行计算的。

L

lieu替代  logarithmic对数的,用对数表示的  

latent潜在的

Leave-one-out cross validation留一法交叉验证

LSTM(Long Short-Term Memory)是长短期记忆网络,是一种时间递归神经网络,适合于处理和预测时间序列中间隔和延迟相对较长的重要事件。已经在科技领域有了多种应用。基于 LSTM 的系统可以学习翻译语言、控制机器人、图像分析、文档摘要、语音识别图像识别、手写识别、控制聊天机器人、预测疾病、点击率和股票、合成音乐等等任务。

M

magnitude巨大

mapping绘图,制图;映射

matrix矩阵  

mutual相互的,共同的  

monotonically单调的  

minor较小的,次要的  

multinomial多项的

multi-class classification二分类问题

MNIST(全称Mixed National Institute of Standards and Technology database),是一系列带标记的数字图片。原始的NIST数据集的训练集是美国人口普查局的雇员的笔迹,而验证集是采集自美国中学生的笔迹。所以从机器学习的角度看,这是一种不太合理的样本采集。因此Lecun在进行卷积神经网络的研究时候从原始的NIST两个数据集中选择并重新混合形成新的训练集和验证集,也就是现在的MNIST。MNIST的图片一般都是28*28的图片,每个像素值进行了归一化,使得其在0-1范围内,不过也有部分数据集把它们又恢复到0-255,每个数字图片都有对应的标记。MNIST的训练集一共有60000个样本,而验证集有10000个样本。

ML(machine learning)机器学习

morphology形态学(尤指动植物形态学或词语形态学)

N

nasty讨厌的  

notation 标志,注释  

native,本国的;土著的;天生的;天真的,纯朴的

NLP, (Natural Language Processing) 自然语言是人类智慧的结晶,自然语言处理人工智能中最为困难的问题之一,而对自然语言处理的研究也是充满魅力和挑战的。详情

NN,神经网络(Neural Networks)的简写。神经网络算法是一种模范动物神经网络行为特征,进行分布式并行信息处理的算法数学模型。这种网络依靠系统的复杂程度,通过调整内部大量节点之间相互连接的关系,从而达到处理信息的目的。

ntlk,(natural language toolkit)一套基于python的自然语言处理工具集。详情

O

OpenGL(全写Open Graphics Library)是指定义了一个跨编程语言、跨平台的编程接口规格的专业的图形程序接口。它用于三维图像(二维的亦可),是一个功能强大,调用方便的底层图形库。

obtain得到  

ocr(Optional Character Recognition)光学字符识别

oscillate摆动  

optimization problem 最优化问题  

objective function 目标函数  

optimal 最理想的  

orthogonal (矢量,矩阵等)正交的

orientation 方向

ordinary 普通的

occasionally 偶然的

overfitting 过拟合

opencv (Open Source Computer Vision LibraryOpenCV是一个基于BSD许可(开源)发行的跨平台计算机视觉库,可以运行在Linux、Windows、Android和Mac OS操作系统上。它轻量级而且高效——由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成,同时提供了Python、Ruby、MATLAB等语言的接口,实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。

P

partial derivative 偏导数  

property 性质

proportional 成比例的

primal 原始的,最初的

permit 允许

pseudocode 伪代码

permissible可允许的

polynomial多项式

preliminary预备

precision精度

perturbation 不安,扰乱

poist假定,设想

positive semi-definite半正定的

parentheses圆括号

posterior probability后验概率

plementarity补充

pictorially图像的

parameterize确定…的参数

poisson distribution柏松分布

pertinent相关的

PCA,主成分分析 ( Principal Component Analysis , PCA )或者主元分析。是一种掌握事物主要矛盾的统计分析方法,它可以从多元事物中解析出主要影响因素,揭示事物的本质,简化复杂的问题。计算主成分的目的是将高维数据投影到较低维空间

POSIT(Pose from orthography and Scaling With Iterations)尺寸变换提取姿态

Q

quadratic二次的

quantity量,数量;分量

query疑问的

R

regularization使系统化;调整

reoptimize重新优化

restrict限制;限定;约束

reminiscent回忆往事的;提醒的;使人联想…的(of)

remark注意

random variable随机变量

respect考虑

respectively各自的;分别的

redundant过多的;冗余的

RNN,多层反馈RNN(Recurrent neural Network、循环神经网络)神经网络是一种节点定向连接成环的人工神经网络。这种网络的内部状态可以展示动态时序行为。不同于前馈神经网络的是,RNN可以利用它内部的记忆来处理任意时序的输入序列,这让它可以更容易处理如不分段的手写识别、语音识别等。

TRNN(Time recurrent neural network)时间递归神经网络

S

susceptible敏感的

stochastic可能的;随机的

symmetric对称的

sophisticated复杂的

spurious假的;伪造的

subtract减去;减法器

simultaneously同时发生地;同步地

suffice满足

scarce稀有的,难得的

split分解,分离

subset子集

statistic统计量

successive iteratious连续的迭代

scale标度

sort of有几分的

squares平方

supervised learning 监督学习

SIFT(尺度不变特征变换,Scale-Invariant Feature Transform)是在计算机视觉领域中检测和描述图像中局部特征的算法,该算法于1999年被David Lowe提出,并于2004年进行了补充和完善。该算法应用很广,如目标识别,自动导航,图像拼接,三维建模,手势识别,视频跟踪等。不幸的是,该算法已经在美国申请了专利,专利拥有者为Lowe所在的加拿大不列颠哥伦比亚大学,因此我们不能随意使用它。
由于SIFT算法在计算机视觉的特征检测和特征描述中表现十分优异,因此该算法一经提出,就引起了广泛的关注。国内外对其研究的人很多,相关的资料也很多。

T

trajectory轨迹

temporarily暂时的

terminology专用名词

tolerance容忍;公差

thumb翻阅

threshold阈,临界

theorem定理

tangent正弦

U

unit-length vector单位向量

unsupervised learning 无监督学习

V

valid有效的,正确的

variance方差

variable变量;变元

vocabulary词汇

valued经估价的;宝贵的

vgg(Visual Geometry Group)

VGG-16又称为OxfordNet,是由牛津视觉几何组(Visual Geometry Group)开发的卷积神经网络结
构。该网络赢得了ILSVR(ImageNet)2014的冠军。时至今日,VGG仍然被认为是一个杰出的视觉模
型——尽管它的性能实际上已经被后来的Inception和ResNet超过了。

W

wrapper包装

x

y

z

 

图像处理(opencv)

Algebraic operation 代数运算 一种图像处理运算,包括两幅图像对应像素的和、差、积、商。
Aliasing 走样(混叠) 当图像象素间距和图像细节相比太大时产生的一种人工痕迹。
Arc (l)图的一部分(2)表示一段相连曲线的像素集合。
Binary image 二值图像 只有两级灰度的数字图像(通常为0和1,黑和白)。

Blur 模糊 由于散焦、低通滤波、摄像机运动等引起的图像清晰度的下降。
Border 边框 一幅图像的首、未行或列。
Boundary chain code 边界链码 定义一个物体边界的方向序列。
Boundary pixel 边界像素 至少和一个背景象素相邻接的内部像素(比较:外部像素、内部像素)。
Boundary tracking 边界跟踪 一种图像分割技术,通过沿弧从一个像素顺序探索到下一个像素的方法将弧检测出来。
Brightness 亮度 和图像一个点相关的值,表示从该点的物体发射或反射的光的量。
Change detection 变化检测 通过相减等操作将两幅匹准图像的像素加以比较从而检测出其中物体差别的技术。
Class  见模或类。
Closed curve 封闭曲线 一条首尾接于一点的曲线。
Cluster 聚类,集群 在空间(如在特征空间)中位置接近的点的集合。
Cluster analysis 聚类分析 在空间中对聚类的检测、度量和描述。
Concave 凹的 如果说某个物体是“凹的”是指至少存在两个物体内部的点,其连线不能完全包含在物体内部(反义词为凸的)。
Connected 连通的
Contour encoding 轮廓编码 对具有均匀灰度的区域,只将其边界进行编码的一种图像压缩技术。
Contrast 对比度 物体平均亮度(或灰度)与其周围背景的差别程度。
Contrast stretch 对比度扩展 一种线性的灰度变换。
Convex 凸的 指连接物体内部任意两点的直线均落在物体内部。
Convolution 卷积 一种将两个函数组合生成第三个函数的运算,卷积刻画了线性移不变系统的运算。
Convolution kernel 卷积核 (1)用于数字图像卷积滤波的二维数字阵列;(2)与图像或信号卷积的函数。
Curve 曲线 (1)空间的一条连续路径;(2)表示一路径的像素集合(见弧、封闭曲线)。
Deblurring 去模糊 (1)一种降低图像模糊,锐化图像细节的运算;(2)消除或降低图像的模糊,通常是图像复原或重构的一个步骤。
Decision rule 决策规则 在模式识别中,用以将图像中物体赋以一定量的规则或算法,这种赋值是以对物体特征度量为基础的。
Digital image 数字图像 (l)表示景物图象的整数阵列;(2)一个二维或更高维的采样并量化的函数,它由相同维数的连续图像产生;(3)在矩形(或其他)网格上采样一连续函数,并在采样点上将值量化后的阵列。
Digital image processing 数字图像处理 对图像的数字化处理;由计算机对图片信息进行操作。

Digitization 数字化 将景物图像转化为数字形式的过程。
Edge 边缘 (l)在图像中灰度出现突变的区域;(2)属于一段弧上的像素集,在其另一边的像素与其有明显的灰度差别。
Edge detection 边缘检测 通过检查邻域,将边缘像素标识出的一种图像分割技术。
Edge enhancement 边缘增强 通过将边缘两边像素的对比度扩大来锐化图像边缘的一种图像处理技术。
Edge image 边缘图像 在边缘图像中每个像素要么标注为边缘,要么为非边缘。
Edge linking 边缘连接 在边缘图像中将边缘象素连成边缘的一种图像处理技术。
Edge operator 边缘算子 将图像中边线像素标记出来的一种邻域算子。
Edge pixel 边缘像素 处于边缘上的像素。
Enhance 增强 增加对比度或主观可视程度。
Exterior pixel 外像素 在二值图像中,处于物体之外的像素(相对于内像素)。
False negative 负误识 在两类模式识别中,将属于物体标注为不属于物体的误分类。
False positive 正误识 在两类模式识别中,将不属于物体标注为属于物体的误分类。
Feature 特征 物体的一种特性,它可以度量。有助于物体的分类,如:大小、纹理、形状。
Feature extraction 特征检测 模式识别过程中的一个步骤,在该步骤中计算物体的有关度量。
Feature Selection 特征选择 在模式识别系统开发过程中的一个步骤。旨在研究质量或观测能否用于将物体赋以一定类别。
Feature space 特征空间 参见度量空间。
Fourier transform 傅里叶变换 采用复指数作为核函数的一种线性变换。
Geometric correction 几何校正 采用几何变换消除几何畸变的一种图像复原技术。
Gray level 灰度级 (1)和数字图像的像素相关连的值,它表示由该像素的原始景物点的亮度;(2)在某像素位置对图像的局部性质的数字化度量。
Gray scale 灰度 在数字图像中所有可能灰度级的集合。
Gray-scale transformation 灰度变换 在点运算中的一种函数,它建立了输入灰度和对应输出灰度的关系。
Hankel transform   Hankel变换
Harmonic signal 谐波信号 由余弦实部和相同频率的正弦虚部组合的复数信号。
Hermite function Hermite函数 具有偶实部和奇虚部的复值函数。
High-pass filtering 高通滤波 图像增强(通常是卷积)运算,相对于低频部分它对高频部分进行了提升。
Hole  在二值图像中,由物体内点完全包围的连通的背景点。
Image 图像 对物理景物或其他图像的统一表示称为图像。
Image Compression 图像压缩 消除图像冗余或对图像近似的任一种过程,其目的是对图像以更紧凑的形式表示。
Image cording 图像编码 将图像变换成另一个可恢复的形式(如压缩)。

Image enhancement 图像增强 旨在提高图像视觉外观的任一处理。
Image matching 图像匹配 为决定两副图像相似程度对它们进行量化比较的过程。
Image-processing operation 图像处理运算 将输入图像变换为输出图像的一系列步骤。
Image reconstruction 图像重构 从非图像形式构造或恢复图像的过程。
Image registration 图像配准 通过将景物中的一幅图像与相同景物的另一幅图像进行几何运算,以使其中物体对准的过程。
Image restoration 图像恢复 通过逆图像退化的过程将图像恢复为原始状态的过程。
Image segmentation 图像分割 (1)在图像中检测并勾画出感兴趣物体的处理;(2)将图像分为不相连的区域。通常这些区域对应于物体以及物体所处的背景。
Interior pixel 内象素 在一幅二值图像中,处于物体内部的像素(相对于边界像素、外像素)。
Interpolation 插值 确定采样点之间采样函数的过程称为插值。
Kernel  见卷积核。
Line detection 线检测 通过检查邻域将直线像素标识出来的一种图像分割技术。
Line pixel 直线像素 处于一条近似于直线的弧上的像素。
Local operation 局部运算 基于输入象素的一个邻域的像素灰度决定该像素输出灰度的图像处理运算,同邻域运算(对比:点运算)。
Local property 局部特征 在图像中随位置变化的感兴趣的特性(如:光学图像的亮度或颜色;非光学图像高度、温度、密度等)。
Lossness image compression 无损图像压缩 可以允许完全重构原图像的任何图像压缩技术。
Lossy image compression 有损图像压缩 由于包含近似,不能精确重构原图像的任何图像压缩技术。
Matched filtering 匹配滤波 采用匹配滤波器检测图像中特定物体的存在及其位量。
Measurement space 度量空间 在模式识别中,包含所有可能度量向量的n维向量空间。
Misclassification 误分类 在模式识别中,将物体误为别类的分类。
Multi-spectral image 多光谱图像 同一景物的一组图像,每一个是由电磁谱的不同波段辐射产生的。
Neighborhood 邻域 在给定像素附近的一像素集合。
Neighborhood operation 邻域运算 见局部运算(对比:点运算)。
Noise 噪声 一幅图像中阻碍感兴趣数据的识别和解释的不相关部分。
Noise reduction 噪声抑制 降低一幅图像中噪声的任何处理。
Object 目标,物体 在模式识别中,处于一二值图像中的相连象素的集合,通常对应于该图像所表示景物中的一个物体。
Optical image 光学图像 通过镜头等光学器件将景物中的光投射到一表面上的结果。
Pattern 模式 一个类的成员所表现出的共有的有意义的规则性,可以度量并可用于对感兴趣的物体进行分类。
Pattern class 模式类 可预先赋予一个物体的相互不包容的任一个类。
Pattern classification 模式分类 将物体赋予模式类的过程。
Pattern recognition 模式识别 自动或半自动地检测、度量、分类图像中的物体。
Pel 像素 图像元素(picture element)的缩写。
Perimeter 周长 围绕一物体的边界的周边距离。
Picture element 图像元素,像素 数字图像的最小单位。一幅数字图像的基本组成单元。
Pixel 像素 图像元素(picture element)的缩写。
Point operation 点运算 只根据对应像素的输入灰度值决定该像素输出灰度值的图像处理运算(对比:邻域运算)。
Quantitative image analysis 定量图像分析 从一幅数字图像中抽取定量数据的过程。
Quantization 量化 在每个象素处,将图像的局部特性赋予一个灰度集合中的元素的过程。
Region 区域 一幅图像中的相连子集。
Region growing 区域增长 通过反复对具有相似灰度或纹理的相邻子区域求并集生成区域的一种图像分割技术。
Registered 配准的 (l)调准的状态;(2)两幅或多幅图像已几何调准,其中的物体吻合。
Registered image 已配准图像 同一景物的两幅(或以上)图像已相互调准好位置,从而使其中的物体具有相同的图像位置。
Resolution 分辨率 (l)在光学中指可分辨的点物体之间最小的分离距离;(2)在图像处理中,指图像中相邻的点物体能够被分辨出的程度。
Run 行程 在图像编码中,具有相同灰度的相连像素序列。
Run length 行程长度,行程   在行程中像素的个数。
Run-length encoding 行程编码 图像行以行程列表示的图像压缩技术,每个行程由一个给定的行程长度和灰度值定义。
Sampling 采样 (根据采样网格)将图像分为象素并测量其上局部特性(如亮度、颜色)的过程。
Scene 场景 客观物体的一种特色布局。
Sharp 清晰 关于图像细节的易分辨性。
Sharpening 锐化 用以增强图像细节的一种图像处理技术。
Sigmoid function   Sigmoid函数,S函数   形如“S”的一种函数,是一种灰度变化函数,它也可用于神经元网络中处理单元(PE)中的函数。
Sinusoidal 正弦型的 具有正弦函数形状的函数类型。
Smoothing 平滑 降低图像细节幅度的一种图像处理技术。通常用于降噪。
Statistical Pattern recognition 统计模式识别 采用概率和统计的方法将物体赋予模式类的一种模式识别。
Structural pattern recognition 结构模式识别 为描述和分类物体,将物体表示为基元及其相互关系的一种模式识别方法。
Syntactic Pattern recognition 句法模式识别 采用自然或人工语言模式定义基元及相互关系的一种结构模式识别方法。
System 系统 对输入作出响应,并生成输出。
Texture 纹理 在图像处理中,表示图像中灰度幅度及其局部变化的空间组织的一种属性。
Thinning 细化 将物体削减为(单像素宽度)的细曲线的一种二值图像处理技术。
Threshold 阈值 用以产生二值图像的一个特定的灰度纹。
Thresholding 二值化 由灰度图产生二值图像的过程,如果输入像素的灰度值大于给定的阈值则输出象素赋为1,否则赋为0。
Transfer function 传递函数 在线性移不变系统中,表达每一频率下的正弦型输入信号将幅值比例传递到输出信号上的频率函数。

 

常用英语词汇-andrew Ng课程

  • [1 ] intensity 强度
  • [2 ] Regression 回归
  • [3 ] Loss function 损失函数
  • [4 ] non-convex 非凸函数
  • [5 ] neural network 神经网络
  • [ ] supervised learning 监督学习
  • [ ] regression problem 回归问题处理的是连续的问题
  • [ ] classification problem 分类问题处理的问题是离散的而不是连续的 
    回归问题和分类问题的区别应该在于 回归问题的结果是连续的,分类问题的结果是离散的。
  • [ ] discreet value 离散值
  • [ ] support vector machines 支持向量机,用来处理分类算法中输入的维度不单一的情况(甚至输入维度为无穷)
  • [ ] learning theory 学习理论
  • [ ] learning algorithms 学习算法
  • [ ] unsupervised learning 无监督学习
  • [ ] gradient descent 梯度下降
  • [ ] linear regression 线性回归
  • [ ] Neural Network 神经网络
  • [ ] gradient descent 梯度下降 监督学习的一种算法,用来拟合的算法
  • [ ] normal equations
  • [ ] linear algebra 线性代数 原谅我英语不太好
  • [ ] superscript上标
  • [ ] exponentiation 指数
  • [ ] training set 训练集合
  • [ ] training example 训练样本
  • [ ] hypothesis 假设,用来表示学习算法的输出,叫我们不要太纠结H的意思,因为这只是历史的惯例
  • [ ] LMS algorithm “least mean squares” 最小二乘法算法
  • [ ] batch gradient descent 批量梯度下降,因为每次都会计算 最小拟合的方差,所以运算慢
  • [ ] constantly gradient descent 字幕组翻译成“随机梯度下降” 我怎么觉得是“常量梯度下降”也就是梯度下降的运算次数不变,一般比批量梯度下降速度快,但是通常不是那么准确
  • [ ] iterative algorithm 迭代算法
  • [ ] partial derivative 偏导数
  • [ ] contour 等高线
  • [ ] quadratic function 二元函数
  • [ ] locally weighted regression局部加权回归
  • [ ] underfitting欠拟合
  • [ ] overfitting 过拟合
  • [ ] non-parametric learning algorithms 无参数学习算法
  • [ ] parametric learning algorithm 参数学习算法
  • [ ] other

  • [ ] activation 激活值

  • [ ] activation function 激活函数
  • [ ] additive noise 加性噪声
  • [ ] autoencoder 自编码器
  • [ ] Autoencoders 自编码算法
  • [ ] average firing rate 平均激活率
  • [ ] average sum-of-squares error 均方差
  • [ ] backpropagation 后向传播
  • [ ] basis 基
  • [ ] basis feature vectors 特征基向量
  • [50 ] batch gradient ascent 批量梯度上升法
  • [ ] Bayesian regularization method 贝叶斯规则化方法
  • [ ] Bernoulli random variable 伯努利随机变量
  • [ ] bias term 偏置项
  • [ ] binary classfication 二元分类
  • [ ] class labels 类型标记
  • [ ] concatenation 级联
  • [ ] conjugate gradient 共轭梯度
  • [ ] contiguous groups 联通区域
  • [ ] convex optimization software 凸优化软件
  • [ ] convolution 卷积
  • [ ] cost function 代价函数
  • [ ] covariance matrix 协方差矩阵
  • [ ] DC component 直流分量
  • [ ] decorrelation 去相关
  • [ ] degeneracy 退化
  • [ ] demensionality reduction 降维
  • [ ] derivative 导函数
  • [ ] diagonal 对角线
  • [ ] diffusion of gradients 梯度的弥散
  • [ ] eigenvalue 特征值
  • [ ] eigenvector 特征向量
  • [ ] error term 残差
  • [ ] feature matrix 特征矩阵
  • [ ] feature standardization 特征标准化
  • [ ] feedforward architectures 前馈结构算法
  • [ ] feedforward neural network 前馈神经网络
  • [ ] feedforward pass 前馈传导
  • [ ] fine-tuned 微调
  • [ ] first-order feature 一阶特征
  • [ ] forward pass 前向传导
  • [ ] forward propagation 前向传播
  • [ ] Gaussian prior 高斯先验概率
  • [ ] generative model 生成模型
  • [ ] gradient descent 梯度下降
  • [ ] Greedy layer-wise training 逐层贪婪训练方法
  • [ ] grouping matrix 分组矩阵
  • [ ] Hadamard product 阿达马乘积
  • [ ] Hessian matrix Hessian 矩阵
  • [ ] hidden layer 隐含层
  • [ ] hidden units 隐藏神经元
  • [ ] Hierarchical grouping 层次型分组
  • [ ] higher-order features 更高阶特征
  • [ ] highly non-convex optimization problem 高度非凸的优化问题
  • [ ] histogram 直方图
  • [ ] hyperbolic tangent 双曲正切函数
  • [ ] hypothesis 估值,假设
  • [ ] identity activation function 恒等激励函数
  • [ ] IID 独立同分布
  • [ ] illumination 照明
  • [100 ] inactive 抑制
  • [ ] independent component analysis 独立成份分析
  • [ ] input domains 输入域
  • [ ] input layer 输入层
  • [ ] intensity 亮度/灰度
  • [ ] intercept term 截距
  • [ ] KL divergence 相对熵
  • [ ] KL divergence KL分散度
  • [ ] k-Means K-均值
  • [ ] learning rate 学习速率
  • [ ] least squares 最小二乘法
  • [ ] linear correspondence 线性响应
  • [ ] linear superposition 线性叠加
  • [ ] line-search algorithm 线搜索算法
  • [ ] local mean subtraction 局部均值消减
  • [ ] local optima 局部最优解
  • [ ] logistic regression 逻辑回归
  • [ ] loss function 损失函数
  • [ ] low-pass filtering 低通滤波
  • [ ] magnitude 幅值
  • [ ] MAP 极大后验估计
  • [ ] maximum likelihood estimation 极大似然估计
  • [ ] mean 平均值
  • [ ] MFCC Mel 倒频系数
  • [ ] multi-class classification 多元分类
  • [ ] neural networks 神经网络
  • [ ] neuron 神经元
  • [ ] Newton’s method 牛顿法
  • [ ] non-convex function 非凸函数
  • [ ] non-linear feature 非线性特征
  • [ ] norm 范式
  • [ ] norm bounded 有界范数
  • [ ] norm constrained 范数约束
  • [ ] normalization 归一化
  • [ ] numerical roundoff errors 数值舍入误差
  • [ ] numerically checking 数值检验
  • [ ] numerically reliable 数值计算上稳定
  • [ ] object detection 物体检测
  • [ ] objective function 目标函数
  • [ ] off-by-one error 缺位错误
  • [ ] orthogonalization 正交化
  • [ ] output layer 输出层
  • [ ] overall cost function 总体代价函数
  • [ ] over-complete basis 超完备基
  • [ ] over-fitting 过拟合
  • [ ] parts of objects 目标的部件
  • [ ] part-whole decompostion 部分-整体分解
  • [ ] PCA 主元分析
  • [ ] penalty term 惩罚因子
  • [ ] per-example mean subtraction 逐样本均值消减
  • [150 ] pooling 池化
  • [ ] pretrain 预训练
  • [ ] principal components analysis 主成份分析
  • [ ] quadratic constraints 二次约束
  • [ ] RBMs 受限Boltzman机
  • [ ] reconstruction based models 基于重构的模型
  • [ ] reconstruction cost 重建代价
  • [ ] reconstruction term 重构项
  • [ ] redundant 冗余
  • [ ] reflection matrix 反射矩阵
  • [ ] regularization 正则化
  • [ ] regularization term 正则化项
  • [ ] rescaling 缩放
  • [ ] robust 鲁棒性
  • [ ] run 行程
  • [ ] second-order feature 二阶特征
  • [ ] sigmoid activation function S型激励函数
  • [ ] significant digits 有效数字
  • [ ] singular value 奇异值
  • [ ] singular vector 奇异向量
  • [ ] smoothed L1 penalty 平滑的L1范数惩罚
  • [ ] Smoothed topographic L1 sparsity penalty 平滑地形L1稀疏惩罚函数
  • [ ] smoothing 平滑
  • [ ] Softmax Regresson Softmax回归
  • [ ] sorted in decreasing order 降序排列
  • [ ] source features 源特征
  • [ ] sparse autoencoder 消减归一化
  • [ ] Sparsity 稀疏性
  • [ ] sparsity parameter 稀疏性参数
  • [ ] sparsity penalty 稀疏惩罚
  • [ ] square function 平方函数
  • [ ] squared-error 方差
  • [ ] stationary 平稳性(不变性)
  • [ ] stationary stochastic process 平稳随机过程
  • [ ] step-size 步长值
  • [ ] supervised learning 监督学习
  • [ ] symmetric positive semi-definite matrix 对称半正定矩阵
  • [ ] symmetry breaking 对称失效
  • [ ] tanh function 双曲正切函数
  • [ ] the average activation 平均活跃度
  • [ ] the derivative checking method 梯度验证方法
  • [ ] the empirical distribution 经验分布函数
  • [ ] the energy function 能量函数
  • [ ] the Lagrange dual 拉格朗日对偶函数
  • [ ] the log likelihood 对数似然函数
  • [ ] the pixel intensity value 像素灰度值
  • [ ] the rate of convergence 收敛速度
  • [ ] topographic cost term 拓扑代价项
  • [ ] topographic ordered 拓扑秩序
  • [ ] transformation 变换
  • [200 ] translation invariant 平移不变性
  • [ ] trivial answer 平凡解
  • [ ] under-complete basis 不完备基
  • [ ] unrolling 组合扩展
  • [ ] unsupervised learning 无监督学习
  • [ ] variance 方差
  • [ ] vecotrized implementation 向量化实现
  • [ ] vectorization 矢量化
  • [ ] visual cortex 视觉皮层
  • [ ] weight decay 权重衰减
  • [ ] weighted average 加权平均值
  • [ ] whitening 白化
  • [ ] zero-mean 均值为零

  • [ ] Letter A

  • [ ] Accumulated error backpropagation 累积误差逆传播

  • [ ] Activation Function 激活函数
  • [ ] Adaptive Resonance Theory/ART 自适应谐振理论
  • [ ] Addictive model 加性学习
  • [ ] Adversarial Networks 对抗网络
  • [ ] Affine Layer 仿射层
  • [ ] Affinity matrix 亲和矩阵
  • [ ] Agent 代理 / 智能体
  • [ ] Algorithm 算法
  • [ ] Alpha-beta pruning α-β剪枝
  • [ ] Anomaly detection 异常检测
  • [ ] Approximation 近似
  • [ ] Area Under ROC Curve/AUC Roc 曲线下面积
  • [ ] Artificial General Intelligence/AGI 通用人工智能
  • [ ] Artificial Intelligence/AI 人工智能
  • [ ] Association analysis 关联分析
  • [ ] Attention mechanism 注意力机制
  • [ ] Attribute conditional independence assumption 属性条件独立性假设
  • [ ] Attribute space 属性空间
  • [ ] Attribute value 属性值
  • [ ] Autoencoder 自编码器
  • [ ] Automatic speech recognition 自动语音识别
  • [ ] Automatic summarization 自动摘要
  • [ ] Average gradient 平均梯度
  • [ ] Average-Pooling 平均池化

  • [ ] Letter B

  • [ ] Backpropagation Through Time 通过时间的反向传播

  • [ ] Backpropagation/BP 反向传播
  • [ ] Base learner 基学习器
  • [ ] Base learning algorithm 基学习算法
  • [ ] Batch Normalization/BN 批量归一化
  • [ ] Bayes decision rule 贝叶斯判定准则
  • [250 ] Bayes Model Averaging/BMA 贝叶斯模型平均
  • [ ] Bayes optimal classifier 贝叶斯最优分类器
  • [ ] Bayesian decision theory 贝叶斯决策论
  • [ ] Bayesian network 贝叶斯网络
  • [ ] Between-class scatter matrix 类间散度矩阵
  • [ ] Bias 偏置 / 偏差
  • [ ] Bias-variance decomposition 偏差-方差分解
  • [ ] Bias-Variance Dilemma 偏差 – 方差困境
  • [ ] Bi-directional Long-Short Term Memory/Bi-LSTM 双向长短期记忆
  • [ ] Binary classification 二分类
  • [ ] Binomial test 二项检验
  • [ ] Bi-partition 二分法
  • [ ] Boltzmann machine 玻尔兹曼机
  • [ ] Bootstrap sampling 自助采样法/可重复采样/有放回采样
  • [ ] Bootstrapping 自助法
  • [ ] Break-Event Point/BEP 平衡点

  • [ ] Letter C

  • [ ] Calibration 校准

  • [ ] Cascade-Correlation 级联相关
  • [ ] Categorical attribute 离散属性
  • [ ] Class-conditional probability 类条件概率
  • [ ] Classification and regression tree/CART 分类与回归树
  • [ ] Classifier 分类器
  • [ ] Class-imbalance 类别不平衡
  • [ ] Closed -form 闭式
  • [ ] Cluster 簇/类/集群
  • [ ] Cluster analysis 聚类分析
  • [ ] Clustering 聚类
  • [ ] Clustering ensemble 聚类集成
  • [ ] Co-adapting 共适应
  • [ ] Coding matrix 编码矩阵
  • [ ] COLT 国际学习理论会议
  • [ ] Committee-based learning 基于委员会的学习
  • [ ] Competitive learning 竞争型学习
  • [ ] Component learner 组件学习器
  • [ ] Comprehensibility 可解释性
  • [ ] Computation Cost 计算成本
  • [ ] Computational Linguistics 计算语言学
  • [ ] Computer vision 计算机视觉
  • [ ] Concept drift 概念漂移
  • [ ] Concept Learning System /CLS 概念学习系统
  • [ ] Conditional entropy 条件熵
  • [ ] Conditional mutual information 条件互信息
  • [ ] Conditional Probability Table/CPT 条件概率表
  • [ ] Conditional random field/CRF 条件随机场
  • [ ] Conditional risk 条件风险
  • [ ] Confidence 置信度
  • [ ] Confusion matrix 混淆矩阵
  • [300 ] Connection weight 连接权
  • [ ] Connectionism 连结主义
  • [ ] Consistency 一致性/相合性
  • [ ] Contingency table 列联表
  • [ ] Continuous attribute 连续属性
  • [ ] Convergence 收敛
  • [ ] Conversational agent 会话智能体
  • [ ] Convex quadratic programming 凸二次规划
  • [ ] Convexity 凸性
  • [ ] Convolutional neural network/CNN 卷积神经网络
  • [ ] Co-occurrence 同现
  • [ ] Correlation coefficient 相关系数
  • [ ] Cosine similarity 余弦相似度
  • [ ] Cost curve 成本曲线
  • [ ] Cost Function 成本函数
  • [ ] Cost matrix 成本矩阵
  • [ ] Cost-sensitive 成本敏感
  • [ ] Cross entropy 交叉熵
  • [ ] Cross validation 交叉验证
  • [ ] Crowdsourcing 众包
  • [ ] Curse of dimensionality 维数灾难
  • [ ] Cut point 截断点
  • [ ] Cutting plane algorithm 割平面法

  • [ ] Letter D

  • [ ] Data mining 数据挖掘

  • [ ] Data set 数据集
  • [ ] Decision Boundary 决策边界
  • [ ] Decision stump 决策树桩
  • [ ] Decision tree 决策树/判定树
  • [ ] Deduction 演绎
  • [ ] Deep Belief Network 深度信念网络
  • [ ] Deep Convolutional Generative Adversarial Network/DCGAN 深度卷积生成对抗网络
  • [ ] Deep learning 深度学习
  • [ ] Deep neural network/DNN 深度神经网络
  • [ ] Deep Q-Learning 深度 Q 学习
  • [ ] Deep Q-Network 深度 Q 网络
  • [ ] Density estimation 密度估计
  • [ ] Density-based clustering 密度聚类
  • [ ] Differentiable neural computer 可微分神经计算机
  • [ ] Dimensionality reduction algorithm 降维算法
  • [ ] Directed edge 有向边
  • [ ] Disagreement measure 不合度量
  • [ ] Discriminative model 判别模型
  • [ ] Discriminator 判别器
  • [ ] Distance measure 距离度量
  • [ ] Distance metric learning 距离度量学习
  • [ ] Distribution 分布
  • [ ] Divergence 散度
  • [350 ] Diversity measure 多样性度量/差异性度量
  • [ ] Domain adaption 领域自适应
  • [ ] Downsampling 下采样
  • [ ] D-separation (Directed separation) 有向分离
  • [ ] Dual problem 对偶问题
  • [ ] Dummy node 哑结点
  • [ ] Dynamic Fusion 动态融合
  • [ ] Dynamic programming 动态规划

  • [ ] Letter E

  • [ ] Eigenvalue decomposition 特征值分解

  • [ ] Embedding 嵌入
  • [ ] Emotional analysis 情绪分析
  • [ ] Empirical conditional entropy 经验条件熵
  • [ ] Empirical entropy 经验熵
  • [ ] Empirical error 经验误差
  • [ ] Empirical risk 经验风险
  • [ ] End-to-End 端到端
  • [ ] Energy-based model 基于能量的模型
  • [ ] Ensemble learning 集成学习
  • [ ] Ensemble pruning 集成修剪
  • [ ] Error Correcting Output Codes/ECOC 纠错输出码
  • [ ] Error rate 错误率
  • [ ] Error-ambiguity decomposition 误差-分歧分解
  • [ ] Euclidean distance 欧氏距离
  • [ ] Evolutionary computation 演化计算
  • [ ] Expectation-Maximization 期望最大化
  • [ ] Expected loss 期望损失
  • [ ] Exploding Gradient Problem 梯度爆炸问题
  • [ ] Exponential loss function 指数损失函数
  • [ ] Extreme Learning Machine/ELM 超限学习机

  • [ ] Letter F

  • [ ] Factorization 因子分解

  • [ ] False negative 假负类
  • [ ] False positive 假正类
  • [ ] False Positive Rate/FPR 假正例率
  • [ ] Feature engineering 特征工程
  • [ ] Feature selection 特征选择
  • [ ] Feature vector 特征向量
  • [ ] Featured Learning 特征学习
  • [ ] Feedforward Neural Networks/FNN 前馈神经网络
  • [ ] Fine-tuning 微调
  • [ ] Flipping output 翻转法
  • [ ] Fluctuation 震荡
  • [ ] Forward stagewise algorithm 前向分步算法
  • [ ] Frequentist 频率主义学派
  • [ ] Full-rank matrix 满秩矩阵
  • [400 ] Functional neuron 功能神经元

  • [ ] Letter G

  • [ ] Gain ratio 增益率

  • [ ] Game theory 博弈论
  • [ ] Gaussian kernel function 高斯核函数
  • [ ] Gaussian Mixture Model 高斯混合模型
  • [ ] General Problem Solving 通用问题求解
  • [ ] Generalization 泛化
  • [ ] Generalization error 泛化误差
  • [ ] Generalization error bound 泛化误差上界
  • [ ] Generalized Lagrange function 广义拉格朗日函数
  • [ ] Generalized linear model 广义线性模型
  • [ ] Generalized Rayleigh quotient 广义瑞利商
  • [ ] Generative Adversarial Networks/GAN 生成对抗网络
  • [ ] Generative Model 生成模型
  • [ ] Generator 生成器
  • [ ] Genetic Algorithm/GA 遗传算法
  • [ ] Gibbs sampling 吉布斯采样
  • [ ] Gini index 基尼指数
  • [ ] Global minimum 全局最小
  • [ ] Global Optimization 全局优化
  • [ ] Gradient boosting 梯度提升
  • [ ] Gradient Descent 梯度下降
  • [ ] Graph theory 图论
  • [ ] Ground-truth 真相/真实

  • [ ] Letter H

  • [ ] Hard margin 硬间隔

  • [ ] Hard voting 硬投票
  • [ ] Harmonic mean 调和平均
  • [ ] Hesse matrix 海塞矩阵
  • [ ] Hidden dynamic model 隐动态模型
  • [ ] Hidden layer 隐藏层
  • [ ] Hidden Markov Model/HMM 隐马尔可夫模型
  • [ ] Hierarchical clustering 层次聚类
  • [ ] Hilbert space 希尔伯特空间
  • [ ] Hinge loss function 合页损失函数
  • [ ] Hold-out 留出法
  • [ ] Homogeneous 同质
  • [ ] Hybrid computing 混合计算
  • [ ] Hyperparameter 超参数
  • [ ] Hypothesis 假设
  • [ ] Hypothesis test 假设验证

  • [ ] Letter I

  • [ ] ICML 国际机器学习会议

  • [450 ] Improved iterative scaling/IIS 改进的迭代尺度法
  • [ ] Incremental learning 增量学习
  • [ ] Independent and identically distributed/i.i.d. 独立同分布
  • [ ] Independent Component Analysis/ICA 独立成分分析
  • [ ] Indicator function 指示函数
  • [ ] Individual learner 个体学习器
  • [ ] Induction 归纳
  • [ ] Inductive bias 归纳偏好
  • [ ] Inductive learning 归纳学习
  • [ ] Inductive Logic Programming/ILP 归纳逻辑程序设计
  • [ ] Information entropy 信息熵
  • [ ] Information gain 信息增益
  • [ ] Input layer 输入层
  • [ ] Insensitive loss 不敏感损失
  • [ ] Inter-cluster similarity 簇间相似度
  • [ ] International Conference for Machine Learning/ICML 国际机器学习大会
  • [ ] Intra-cluster similarity 簇内相似度
  • [ ] Intrinsic value 固有值
  • [ ] Isometric Mapping/Isomap 等度量映射
  • [ ] Isotonic regression 等分回归
  • [ ] Iterative Dichotomiser 迭代二分器

  • [ ] Letter K

  • [ ] Kernel method 核方法

  • [ ] Kernel trick 核技巧
  • [ ] Kernelized Linear Discriminant Analysis/KLDA 核线性判别分析
  • [ ] K-fold cross validation k 折交叉验证/k 倍交叉验证
  • [ ] K-Means Clustering K – 均值聚类
  • [ ] K-Nearest Neighbours Algorithm/KNN K近邻算法
  • [ ] Knowledge base 知识库
  • [ ] Knowledge Representation 知识表征

  • [ ] Letter L

  • [ ] Label space 标记空间

  • [ ] Lagrange duality 拉格朗日对偶性
  • [ ] Lagrange multiplier 拉格朗日乘子
  • [ ] Laplace smoothing 拉普拉斯平滑
  • [ ] Laplacian correction 拉普拉斯修正
  • [ ] Latent Dirichlet Allocation 隐狄利克雷分布
  • [ ] Latent semantic analysis 潜在语义分析
  • [ ] Latent variable 隐变量
  • [ ] Lazy learning 懒惰学习
  • [ ] Learner 学习器
  • [ ] Learning by analogy 类比学习
  • [ ] Learning rate 学习率
  • [ ] Learning Vector Quantization/LVQ 学习向量量化
  • [ ] Least squares regression tree 最小二乘回归树
  • [ ] Leave-One-Out/LOO 留一法
  • [500 ] linear chain conditional random field 线性链条件随机场
  • [ ] Linear Discriminant Analysis/LDA 线性判别分析
  • [ ] Linear model 线性模型
  • [ ] Linear Regression 线性回归
  • [ ] Link function 联系函数
  • [ ] Local Markov property 局部马尔可夫性
  • [ ] Local minimum 局部最小
  • [ ] Log likelihood 对数似然
  • [ ] Log odds/logit 对数几率
  • [ ] Logistic Regression Logistic 回归
  • [ ] Log-likelihood 对数似然
  • [ ] Log-linear regression 对数线性回归
  • [ ] Long-Short Term Memory/LSTM 长短期记忆
  • [ ] Loss function 损失函数

  • [ ] Letter M

  • [ ] Machine translation/MT 机器翻译

  • [ ] Macron-P 宏查准率
  • [ ] Macron-R 宏查全率
  • [ ] Majority voting 绝对多数投票法
  • [ ] Manifold assumption 流形假设
  • [ ] Manifold learning 流形学习
  • [ ] Margin theory 间隔理论
  • [ ] Marginal distribution 边际分布
  • [ ] Marginal independence 边际独立性
  • [ ] Marginalization 边际化
  • [ ] Markov Chain Monte Carlo/MCMC 马尔可夫链蒙特卡罗方法
  • [ ] Markov Random Field 马尔可夫随机场
  • [ ] Maximal clique 最大团
  • [ ] Maximum Likelihood Estimation/MLE 极大似然估计/极大似然法
  • [ ] Maximum margin 最大间隔
  • [ ] Maximum weighted spanning tree 最大带权生成树
  • [ ] Max-Pooling 最大池化
  • [ ] Mean squared error 均方误差
  • [ ] Meta-learner 元学习器
  • [ ] Metric learning 度量学习
  • [ ] Micro-P 微查准率
  • [ ] Micro-R 微查全率
  • [ ] Minimal Description Length/MDL 最小描述长度
  • [ ] Minimax game 极小极大博弈
  • [ ] Misclassification cost 误分类成本
  • [ ] Mixture of experts 混合专家
  • [ ] Momentum 动量
  • [ ] Moral graph 道德图/端正图
  • [ ] Multi-class classification 多分类
  • [ ] Multi-document summarization 多文档摘要
  • [ ] Multi-layer feedforward neural networks 多层前馈神经网络
  • [ ] Multilayer Perceptron/MLP 多层感知器
  • [ ] Multimodal learning 多模态学习
  • [550 ] Multiple Dimensional Scaling 多维缩放
  • [ ] Multiple linear regression 多元线性回归
  • [ ] Multi-response Linear Regression /MLR 多响应线性回归
  • [ ] Mutual information 互信息

  • [ ] Letter N

  • [ ] Naive bayes 朴素贝叶斯

  • [ ] Naive Bayes Classifier 朴素贝叶斯分类器
  • [ ] Named entity recognition 命名实体识别
  • [ ] Nash equilibrium 纳什均衡
  • [ ] Natural language generation/NLG 自然语言生成
  • [ ] Natural language processing 自然语言处理
  • [ ] Negative class 负类
  • [ ] Negative correlation 负相关法
  • [ ] Negative Log Likelihood 负对数似然
  • [ ] Neighbourhood Component Analysis/NCA 近邻成分分析
  • [ ] Neural Machine Translation 神经机器翻译
  • [ ] Neural Turing Machine 神经图灵机
  • [ ] Newton method 牛顿法
  • [ ] NIPS 国际神经信息处理系统会议
  • [ ] No Free Lunch Theorem/NFL 没有免费的午餐定理
  • [ ] Noise-contrastive estimation 噪音对比估计
  • [ ] Nominal attribute 列名属性
  • [ ] Non-convex optimization 非凸优化
  • [ ] Nonlinear model 非线性模型
  • [ ] Non-metric distance 非度量距离
  • [ ] Non-negative matrix factorization 非负矩阵分解
  • [ ] Non-ordinal attribute 无序属性
  • [ ] Non-Saturating Game 非饱和博弈
  • [ ] Norm 范数
  • [ ] Normalization 归一化
  • [ ] Nuclear norm 核范数
  • [ ] Numerical attribute 数值属性

  • [ ] Letter O

  • [ ] Objective function 目标函数

  • [ ] Oblique decision tree 斜决策树
  • [ ] Occam’s razor 奥卡姆剃刀
  • [ ] Odds 几率
  • [ ] Off-Policy 离策略
  • [ ] One shot learning 一次性学习
  • [ ] One-Dependent Estimator/ODE 独依赖估计
  • [ ] On-Policy 在策略
  • [ ] Ordinal attribute 有序属性
  • [ ] Out-of-bag estimate 包外估计
  • [ ] Output layer 输出层
  • [ ] Output smearing 输出调制法
  • [ ] Overfitting 过拟合/过配
  • [600 ] Oversampling 过采样

  • [ ] Letter P

  • [ ] Paired t-test 成对 t 检验

  • [ ] Pairwise 成对型
  • [ ] Pairwise Markov property 成对马尔可夫性
  • [ ] Parameter 参数
  • [ ] Parameter estimation 参数估计
  • [ ] Parameter tuning 调参
  • [ ] Parse tree 解析树
  • [ ] Particle Swarm Optimization/PSO 粒子群优化算法
  • [ ] Part-of-speech tagging 词性标注
  • [ ] Perceptron 感知机
  • [ ] Performance measure 性能度量
  • [ ] Plug and Play Generative Network 即插即用生成网络
  • [ ] Plurality voting 相对多数投票法
  • [ ] Polarity detection 极性检测
  • [ ] Polynomial kernel function 多项式核函数
  • [ ] Pooling 池化
  • [ ] Positive class 正类
  • [ ] Positive definite matrix 正定矩阵
  • [ ] Post-hoc test 后续检验
  • [ ] Post-pruning 后剪枝
  • [ ] potential function 势函数
  • [ ] Precision 查准率/准确率
  • [ ] Prepruning 预剪枝
  • [ ] Principal component analysis/PCA 主成分分析
  • [ ] Principle of multiple explanations 多释原则
  • [ ] Prior 先验
  • [ ] Probability Graphical Model 概率图模型
  • [ ] Proximal Gradient Descent/PGD 近端梯度下降
  • [ ] Pruning 剪枝
  • [ ] Pseudo-label 伪标记

  • [ ] Letter Q

  • [ ] Quantized Neural Network 量子化神经网络

  • [ ] Quantum computer 量子计算机
  • [ ] Quantum Computing 量子计算
  • [ ] Quasi Newton method 拟牛顿法

  • [ ] Letter R

  • [ ] Radial Basis Function/RBF 径向基函数

  • [ ] Random Forest Algorithm 随机森林算法
  • [ ] Random walk 随机漫步
  • [ ] Recall 查全率/召回率
  • [ ] Receiver Operating Characteristic/ROC 受试者工作特征
  • [ ] Rectified Linear Unit/ReLU 线性修正单元
  • [650 ] Recurrent Neural Network 循环神经网络
  • [ ] Recursive neural network 递归神经网络
  • [ ] Reference model 参考模型
  • [ ] Regression 回归
  • [ ] Regularization 正则化
  • [ ] Reinforcement learning/RL 强化学习
  • [ ] Representation learning 表征学习
  • [ ] Representer theorem 表示定理
  • [ ] reproducing kernel Hilbert space/RKHS 再生核希尔伯特空间
  • [ ] Re-sampling 重采样法
  • [ ] Rescaling 再缩放
  • [ ] Residual Mapping 残差映射
  • [ ] Residual Network 残差网络
  • [ ] Restricted Boltzmann Machine/RBM 受限玻尔兹曼机
  • [ ] Restricted Isometry Property/RIP 限定等距性
  • [ ] Re-weighting 重赋权法
  • [ ] Robustness 稳健性/鲁棒性
  • [ ] Root node 根结点
  • [ ] Rule Engine 规则引擎
  • [ ] Rule learning 规则学习

  • [ ] Letter S

  • [ ] Saddle point 鞍点

  • [ ] Sample space 样本空间
  • [ ] Sampling 采样
  • [ ] Score function 评分函数
  • [ ] Self-Driving 自动驾驶
  • [ ] Self-Organizing Map/SOM 自组织映射
  • [ ] Semi-naive Bayes classifiers 半朴素贝叶斯分类器
  • [ ] Semi-Supervised Learning 半监督学习
  • [ ] semi-Supervised Support Vector Machine 半监督支持向量机
  • [ ] Sentiment analysis 情感分析
  • [ ] Separating hyperplane 分离超平面
  • [ ] Sigmoid function Sigmoid 函数
  • [ ] Similarity measure 相似度度量
  • [ ] Simulated annealing 模拟退火
  • [ ] Simultaneous localization and mapping 同步定位与地图构建
  • [ ] Singular Value Decomposition 奇异值分解
  • [ ] Slack variables 松弛变量
  • [ ] Smoothing 平滑
  • [ ] Soft margin 软间隔
  • [ ] Soft margin maximization 软间隔最大化
  • [ ] Soft voting 软投票
  • [ ] Sparse representation 稀疏表征
  • [ ] Sparsity 稀疏性
  • [ ] Specialization 特化
  • [ ] Spectral Clustering 谱聚类
  • [ ] Speech Recognition 语音识别
  • [ ] Splitting variable 切分变量
  • [700 ] Squashing function 挤压函数
  • [ ] Stability-plasticity dilemma 可塑性-稳定性困境
  • [ ] Statistical learning 统计学习
  • [ ] Status feature function 状态特征函
  • [ ] Stochastic gradient descent 随机梯度下降
  • [ ] Stratified sampling 分层采样
  • [ ] Structural risk 结构风险
  • [ ] Structural risk minimization/SRM 结构风险最小化
  • [ ] Subspace 子空间
  • [ ] Supervised learning 监督学习/有导师学习
  • [ ] support vector expansion 支持向量展式
  • [ ] Support Vector Machine/SVM 支持向量机
  • [ ] Surrogat loss 替代损失
  • [ ] Surrogate function 替代函数
  • [ ] Symbolic learning 符号学习
  • [ ] Symbolism 符号主义
  • [ ] Synset 同义词集

  • [ ] Letter T

  • [ ] T-Distribution Stochastic Neighbour Embedding/t-SNE T – 分布随机近邻嵌入

  • [ ] Tensor 张量
  • [ ] Tensor Processing Units/TPU 张量处理单元
  • [ ] The least square method 最小二乘法
  • [ ] Threshold 阈值
  • [ ] Threshold logic unit 阈值逻辑单元
  • [ ] Threshold-moving 阈值移动
  • [ ] Time Step 时间步骤
  • [ ] Tokenization 标记化
  • [ ] Training error 训练误差
  • [ ] Training instance 训练示例/训练例
  • [ ] Transductive learning 直推学习
  • [ ] Transfer learning 迁移学习
  • [ ] Treebank 树库
  • [ ] Tria-by-error 试错法
  • [ ] True negative 真负类
  • [ ] True positive 真正类
  • [ ] True Positive Rate/TPR 真正例率
  • [ ] Turing Machine 图灵机
  • [ ] Twice-learning 二次学习

  • [ ] Letter U

  • [ ] Underfitting 欠拟合/欠配

  • [ ] Undersampling 欠采样
  • [ ] Understandability 可理解性
  • [ ] Unequal cost 非均等代价
  • [ ] Unit-step function 单位阶跃函数
  • [ ] Univariate decision tree 单变量决策树
  • [ ] Unsupervised learning 无监督学习/无导师学习
  • [ ] Unsupervised layer-wise training 无监督逐层训练
  • [ ] Upsampling 上采样

  • [ ] Letter V

  • [ ] Vanishing Gradient Problem 梯度消失问题

  • [ ] Variational inference 变分推断
  • [ ] VC Theory VC维理论
  • [ ] Version space 版本空间
  • [ ] Viterbi algorithm 维特比算法
  • [760 ] Von Neumann architecture 冯 · 诺伊曼架构

  • [ ] Letter W

  • [ ] Wasserstein GAN/WGAN Wasserstein生成对抗网络

  • [ ] Weak learner 弱学习器
  • [ ] Weight 权重
  • [ ] Weight sharing 权共享
  • [ ] Weighted voting 加权投票法
  • [ ] Within-class scatter matrix 类内散度矩阵
  • [ ] Word embedding 词嵌入
  • [ ] Word sense disambiguation 词义消歧

  • [ ] Letter Z

  • [ ] Zero-data learning 零数据学习

  • [ ] Zero-shot learning 零次学习

  • [ ] A

  • [ ] approximations近似值

  • [ ] arbitrary随意的
  • [ ] affine仿射的
  • [ ] arbitrary任意的
  • [ ] amino acid氨基酸
  • [ ] amenable经得起检验的
  • [ ] axiom公理,原则
  • [ ] abstract提取
  • [ ] architecture架构,体系结构;建造业
  • [ ] absolute绝对的
  • [ ] arsenal军火库
  • [ ] assignment分配
  • [ ] algebra线性代数
  • [ ] asymptotically无症状的
  • [ ] appropriate恰当的

  • [ ] B

  • [ ] bias偏差

  • [ ] brevity简短,简洁;短暂
  • [800 ] broader广泛
  • [ ] briefly简短的
  • [ ] batch批量

  • [ ] C

  • [ ] convergence 收敛,集中到一点

  • [ ] convex凸的
  • [ ] contours轮廓
  • [ ] constraint约束
  • [ ] constant常理
  • [ ] commercial商务的
  • [ ] complementarity补充
  • [ ] coordinate ascent同等级上升
  • [ ] clipping剪下物;剪报;修剪
  • [ ] component分量;部件
  • [ ] continuous连续的
  • [ ] covariance协方差
  • [ ] canonical正规的,正则的
  • [ ] concave非凸的
  • [ ] corresponds相符合;相当;通信
  • [ ] corollary推论
  • [ ] concrete具体的事物,实在的东西
  • [ ] cross validation交叉验证
  • [ ] correlation相互关系
  • [ ] convention约定
  • [ ] cluster一簇
  • [ ] centroids 质心,形心
  • [ ] converge收敛
  • [ ] computationally计算(机)的
  • [ ] calculus计算

  • [ ] D

  • [ ] derive获得,取得

  • [ ] dual二元的
  • [ ] duality二元性;二象性;对偶性
  • [ ] derivation求导;得到;起源
  • [ ] denote预示,表示,是…的标志;意味着,[逻]指称
  • [ ] divergence 散度;发散性
  • [ ] dimension尺度,规格;维数
  • [ ] dot小圆点
  • [ ] distortion变形
  • [ ] density概率密度函数
  • [ ] discrete离散的
  • [ ] discriminative有识别能力的
  • [ ] diagonal对角
  • [ ] dispersion分散,散开
  • [ ] determinant决定因素
  • [849 ] disjoint不相交的

  • [ ] E

  • [ ] encounter遇到

  • [ ] ellipses椭圆
  • [ ] equality等式
  • [ ] extra额外的
  • [ ] empirical经验;观察
  • [ ] ennmerate例举,计数
  • [ ] exceed超过,越出
  • [ ] expectation期望
  • [ ] efficient生效的
  • [ ] endow赋予
  • [ ] explicitly清楚的
  • [ ] exponential family指数家族
  • [ ] equivalently等价的

  • [ ] F

  • [ ] feasible可行的

  • [ ] forary初次尝试
  • [ ] finite有限的,限定的
  • [ ] forgo摒弃,放弃
  • [ ] fliter过滤
  • [ ] frequentist最常发生的
  • [ ] forward search前向式搜索
  • [ ] formalize使定形

  • [ ] G

  • [ ] generalized归纳的

  • [ ] generalization概括,归纳;普遍化;判断(根据不足)
  • [ ] guarantee保证;抵押品
  • [ ] generate形成,产生
  • [ ] geometric margins几何边界
  • [ ] gap裂口
  • [ ] generative生产的;有生产力的

  • [ ] H

  • [ ] heuristic启发式的;启发法;启发程序

  • [ ] hone怀恋;磨
  • [ ] hyperplane超平面

  • [ ] L

  • [ ] initial最初的

  • [ ] implement执行
  • [ ] intuitive凭直觉获知的
  • [ ] incremental增加的
  • [900 ] intercept截距
  • [ ] intuitious直觉
  • [ ] instantiation例子
  • [ ] indicator指示物,指示器
  • [ ] interative重复的,迭代的
  • [ ] integral积分
  • [ ] identical相等的;完全相同的
  • [ ] indicate表示,指出
  • [ ] invariance不变性,恒定性
  • [ ] impose把…强加于
  • [ ] intermediate中间的
  • [ ] interpretation解释,翻译

  • [ ] J

  • [ ] joint distribution联合概率

  • [ ] L

  • [ ] lieu替代

  • [ ] logarithmic对数的,用对数表示的
  • [ ] latent潜在的
  • [ ] Leave-one-out cross validation留一法交叉验证

  • [ ] M

  • [ ] magnitude巨大

  • [ ] mapping绘图,制图;映射
  • [ ] matrix矩阵
  • [ ] mutual相互的,共同的
  • [ ] monotonically单调的
  • [ ] minor较小的,次要的
  • [ ] multinomial多项的
  • [ ] multi-class classification二分类问题

  • [ ] N

  • [ ] nasty讨厌的

  • [ ] notation标志,注释
  • [ ] naïve朴素的

  • [ ] O

  • [ ] obtain得到

  • [ ] oscillate摆动
  • [ ] optimization problem最优化问题
  • [ ] objective function目标函数
  • [ ] optimal最理想的
  • [ ] orthogonal(矢量,矩阵等)正交的
  • [ ] orientation方向
  • [ ] ordinary普通的
  • [ ] occasionally偶然的

  • [ ] P

  • [ ] partial derivative偏导数

  • [ ] property性质
  • [ ] proportional成比例的
  • [ ] primal原始的,最初的
  • [ ] permit允许
  • [ ] pseudocode伪代码
  • [ ] permissible可允许的
  • [ ] polynomial多项式
  • [ ] preliminary预备
  • [ ] precision精度
  • [ ] perturbation 不安,扰乱
  • [ ] poist假定,设想
  • [ ] positive semi-definite半正定的
  • [ ] parentheses圆括号
  • [ ] posterior probability后验概率
  • [ ] plementarity补充
  • [ ] pictorially图像的
  • [ ] parameterize确定…的参数
  • [ ] poisson distribution柏松分布
  • [ ] pertinent相关的

  • [ ] Q

  • [ ] quadratic二次的

  • [ ] quantity量,数量;分量
  • [ ] query疑问的

  • [ ] R

  • [ ] regularization使系统化;调整

  • [ ] reoptimize重新优化
  • [ ] restrict限制;限定;约束
  • [ ] reminiscent回忆往事的;提醒的;使人联想…的(of)
  • [ ] remark注意
  • [ ] random variable随机变量
  • [ ] respect考虑
  • [ ] respectively各自的;分别的
  • [ ] redundant过多的;冗余的

  • [ ] S

  • [ ] susceptible敏感的

  • [ ] stochastic可能的;随机的
  • [ ] symmetric对称的
  • [ ] sophisticated复杂的
  • [ ] spurious假的;伪造的
  • [ ] subtract减去;减法器
  • [ ] simultaneously同时发生地;同步地
  • [ ] suffice满足
  • [ ] scarce稀有的,难得的
  • [ ] split分解,分离
  • [ ] subset子集
  • [ ] statistic统计量
  • [ ] successive iteratious连续的迭代
  • [ ] scale标度
  • [ ] sort of有几分的
  • [ ] squares平方

  • [ ] T

  • [ ] trajectory轨迹

  • [ ] temporarily暂时的
  • [ ] terminology专用名词
  • [ ] tolerance容忍;公差
  • [ ] thumb翻阅
  • [ ] threshold阈,临界
  • [ ] theorem定理
  • [ ] tangent正弦

  • [ ] U

  • [ ] unit-length vector单位向量

  • [ ] V

  • [ ] valid有效的,正确的

  • [ ] variance方差
  • [ ] variable变量;变元
  • [ ] vocabulary词汇
  • [ ] valued经估价的;宝贵的

  • [ ] W

  • [1038 ] wrapper包装

第一部分、计算机算法常用术语中英对照
Data Structures 基本数据结构 
Dictionaries 字典 
Priority Queues 堆 
Graph Data Structures 图 
Set Data Structures 集合 
Kd-Trees 线段树 
Numerical Problems 数值问题 
Solving Linear Equations 线性方程组 
Bandwidth Reduction 带宽压缩 
Matrix Multiplication 矩阵乘法 
Determinants and Permanents 行列式 
Constrained and UnconstrainedOptimization 最值问题 
Linear Programming 线性规划 
Random Number Generation 随机数生成 
Factoring and Primality Testing 因子分解/质数判定 
Arbitrary Precision Arithmetic 高精度计算 
Knapsack Problem 背包问题 
Discrete Fourier Transform 离散Fourier变换 
Combinatorial Problems 组合问题 
Sorting 排序 
Searching 查找 
Median and Selection 中位数 
Generating Permutations 排列生成 
Generating Subsets 子集生成 
Generating Partitions 划分生成 
Generating Graphs 图的生成 
Calendrical Calculations 日期 
Job Scheduling 工程安排 
Satisfiability 可满足性 
Graph Problems -- polynomial 图论-多项式算法 
Connected Components 连通分支 
Topological Sorting 拓扑排序 
Minimum Spanning Tree 最小生成树 
Shortest Path 最短路径 
Transitive Closure and Reduction 传递闭包 
Matching 匹配 
Eulerian Cycle / Chinese PostmanEuler回路/中国邮路 
Edge and Vertex Connectivity 割边/割点 
Network Flow 网络流 
Drawing Graphs Nicely 图的描绘 
Drawing Trees 树的描绘 
Planarity Detection and Embedding 平面性检测和嵌入 
Graph Problems -- hard 图论-NP问题 
Clique 最大团 
Independent Set 独立集 
Vertex Cover 点覆盖 
Traveling Salesman Problem 旅行商问题 
Hamiltonian Cycle Hamilton回路 
Graph Partition 图的划分 
Vertex Coloring 点染色 
Edge Coloring 边染色 
Graph Isomorphism 同构 
Steiner Tree Steiner树 
Feedback Edge/Vertex Set 最大无环子图 
Computational Geometry 计算几何 
Convex Hull 凸包 
Triangulation 三角剖分 
Voronoi Diagrams Voronoi图 
Nearest Neighbor Search 最近点对查询 
Range Search 范围查询 
Point Location 位置查询 
Intersection Detection 碰撞测试 
Bin Packing 装箱问题 
Medial-Axis Transformation 中轴变换 
Polygon Partitioning 多边形分割 
Simplifying Polygons 多边形化简 
Shape Similarity 相似多边形 
Motion Planning 运动规划 
Maintaining Line Arrangements 平面分割 
Minkowski Sum Minkowski和 
Set and String Problems 集合与串的问题 
Set Cover 集合覆盖 
Set Packing 集合配置 
String Matching 模式匹配 
Approximate String Matching 模糊匹配 
Text Compression 压缩 
Cryptography 密码 
Finite State Machine Minimization 有穷自动机简化 
Longest Common Substring 最长公共子串 
Shortest Common Superstring 最短公共父串 
DP——Dynamic Programming——动态规划 
recursion —— 递归 

第二部分、编程词汇 
A2A integration A2A整合 
abstract 抽象的 
abstract base class (ABC)抽象基类 
abstract class 抽象类 
abstraction 抽象、抽象物、抽象性 
access 存取、访问 
access level访问级别 
access function 访问函数 
account 账户 
action 动作 
activate 激活 
active 活动的 
actual parameter 实参 
adapter 适配器 
add-in 插件 
address 地址 
address space 地址空间 
address-of operator 取地址操作符 
ADL (argument-dependent lookup) 
ADO(ActiveX Data Object)ActiveX数据对象 
advanced
aggregation 聚合、聚集 
algorithm 算法 
alias 别名 
align 排列、对齐 
allocate 分配、配置 
allocator分配器、配置器 
angle bracket 尖括号 
annotation 注解、评注 
API (Application ProgrammingInterface) 应用(程序)编程接口 
app domain (application domain)应用域 
application 应用、应用程序 
application framework 应用程序框架 
appearance 外观 
append 附加 
architecture 架构、体系结构 
archive file 归档文件、存档文件 
argument引数(传给函式的值)。参见parameter 
array 数组 
arrow operator 箭头操作符 
ASP(Active Server Page)活动服务器页面 
ASP.NET worker process ASP.NET工作者进程 
assembly 装配件、配件 
assembly language 汇编语言 
assembly manifest 装配件清单 
assert(ion) 断言 
assign 赋值 
assignment 赋值、分配 
assignment operator 赋值操作符 
associated 相关的、相关联的 
associative container 关联式容器(对应sequential container) 
asynchronous 异步的 
atomic 原子的 
atomic operation 原子操作 
attribute 特性、属性 
authentication service 验证服务 
authorization 授权 
audio 音频 
A.I. 人工智能 
B2B integration B2B整合、B2B集成(business-to-businessintegration) 
background 背景、后台(进程) 
backward compatible 向后兼容、向下兼容 
backup 备份 
backup device备份设备 
backup file 备份文件 
bandwidth 带宽 
base class 基类 
base type 基类型 
batch 批处理 
BCL (base class library)基类库 
binary 二进制 
binary search 二分查找 
binary tree 二叉树 
binary function 双参函数 
binary large object二进制大对象 
binary operator 二元操作符 
binding 绑定 
bit 位 
bitmap 位图 
bitwise 按位... 
bitwise copy 为单元进行复制;位元逐一复制,按位拷 
bitwise operation 按位运算 
block 块、区块、语句块 
bookkeeping 簿记 
boolean 布林值(真假值,true或false) 
border 边框 
bounds checking 边界检查 
boxing 装箱、装箱转换 
brace (curly brace) 大括号、花括号 
bracket (square brakcet) 中括号、方括号 

breakpoint 断点 
browser applications 浏览器应用(程序) 
browser-accessible application 可经由浏览器访问的应用程序 
build 编连(专指编译和连接 
built-in 内建、内置 
bus 总线 
business 业务、商务(看场合) 
business Logic 业务逻辑 
business rules 业务规则 
buttons 按钮 
bug 臭虫 
by/through 通过 
byte 位元组(由8 bits组成) 
cache 高速缓存 
calendar 日历 
call 调用 
callback 回调 
call-level interface (CLI)调用级接口(CLI) 
call operator 调用操作符 
candidate key 候选键 (fordatabase) 
cascading delete 级联删除 (fordatabase) 
cascading update 级联更新 (fordatabase) 
casting 转型、造型转换 
catalog 目录 
chain 链(function calls) 
character 字符 
character format 字符格式 
character set 字符集 
CHECK constraints CHECK约束 (for database) 
checkpoint 检查点 (fordatabase) 
check box 复选框 
check button 复选按钮 
child class 子类 
CIL (common intermediate language)通用中间语言、通用中介语言 
class 类 
class declaration 类声明 
class definition 类定义 
class derivation list 类继承列表 
class factory 类厂 
class hierarchy 类层次结构 
class library 类库 
class loader 类装载器 
class template 类模板 
class template partialspecializations 类模板部分特化 
class template specializations 类模板特化 
classification 分类 
clause 子句 
client application 客户端应用程序 
client cursor 客户端游标 (fordatabase) 
code page 代码页 
cleanup 清理、清除 
CLI (Common Language Infrastructure)通用语言基础设施 
client 客户、客户端 
client area 客户区 
client-server 客户机/服务器、客户端/服务器 
clipboard 剪贴板 
clone 克隆 
CLS (common language specification) 通用语言规范 
code access security 代码访问安全 
COFF (Common Object File Format) 通用对象文件格式 
collection 集合 
COM (Component Object Model) 组件对象模型 
combo box 组合框 
command line 命令行 
comment 注释 
commit 提交 (for database) 
communication 通讯 
compatible 兼容 
compile time 编译期、编译时 
compiler 编译器 
component组件 
composite index 复合索引、组合索引 (fordatabase) 
composite key 复合键、组合键 (fordatabase) 
composition 复合、组合 
concept 概念 
concrete具体的 
concrete class 具体类 
concurrency 并发、并发机制 
constraint 约束 (for database) 
configuration 配置、组态 
connection 连接 (for database) 
connection pooling 连接池 
console 控制台 
constant 常量 
construct 构件、成分、概念、构造(for language) 
constructor (ctor) 构造函数、构造器 
container 容器 
containment包容 
context 环境、上下文 
control 控件 
cookie (不译) 
copy 拷贝 
CORBA 通用对象请求中介架构(Common Object Request BrokerArchitecture) 
cover 覆盖、涵盖 
create/creation 创建、生成 
crosstab query 交叉表查询 (fordatabase) 
CRTP (curiously recurring templatepattern) 
CTS (common type system)通用类型系统 
cube 多维数据集 (for database) 
cursor 光标 
cursor 游标 (for database) 
custom 定制、自定义 
data 数据 
data connection 数据连接 (fordatabase) 
Data Control Language (DCL) 数据控制语言(DCL) (fordatabase) 
Data Definition Language (DDL) 数据定义语言(DDL) (fordatabase) 
data dictionary 数据字典 (for database)
data dictionary view 数据字典视图 (fordatabase) 
data file 数据文件 (fordatabase) 
data integrity 数据完整性 (fordatabase) 
data manipulation language (DML)数据操作语言(DML) (fordatabase) 
data mart 数据集市 (fordatabase) 
data pump 数据抽取 (fordatabase) 
data scrubbing 数据清理 (fordatabase) 
data source 数据源 (fordatabase) 
Data source name (DSN) 数据源名称(DSN) (fordatabase) 
data warehouse 数据仓库 (fordatabase) 
dataset 数据集 (fordatabase) 
database 数据库 (fordatabase) 
database catalog 数据库目录 (fordatabase) 
database diagram 数据关系图 (fordatabase) 
database file 数据库文件 (fordatabase) 
database object 数据库对象 (fordatabase) 
database owner 数据库所有者 (fordatabase) 
database project 数据库工程 (fordatabase) 
database role 数据库角色 (fordatabase) 
database schema 数据库模式、数据库架构 (fordatabase) 
database scrīpt 数据库脚本 (fordatabase) 
data-bound 数据绑定 (fordatabase) 
data-aware control数据感知控件 (fordatabase) 
data member 数据成员、成员变量 
dataset 数据集 (fordatabase) 
data source 数据源 (fordatabase) 
data structure数据结构 
data table 数据表 (fordatabase) 
datagram 数据报文 
DBMS (database management system)数据库管理系统 (fordatabase) 
DCOM (distributed COM)分布式COM 
dead lock 死锁 (for database) 
deallocate 归还 
debug 调试 
debugger 调试器 
decay 退化 
decision support 决策支持 
declaration 声明 
declarative referential integrity(DRI)声明引用完整性(DRI) (for database) 
deduction 推导 
DEFAULT constraint默认约束 (fordatabase) 
default database 默认数据库 (fordatabase) 
default instance 默认实例 (fordatabase) 
default result set 默认结果集 (fordatabase) 
default 缺省、默认值 
defer 推迟 
definition 定义 
delegate 委托 
delegation 委托 
dependent name 
deploy 部署 
dereference 解引用 
dereference operator (提领)运算子 
derived class 派生类 
design by contract 契约式设计 
design pattern 设计模式 
destroy 销毁 
destructor(dtor)析构函数、析构器 
device 设备 
DHTML (dynamic HyperText MarkupLanguage)动态超文本标记语言 
dialog 对话框 
digest 摘要 
digital 数字的 
DIME (Direct Internet MessageEncapsulation)直接Internet消息封装 
directive (编译)指示符 
directory 目录 
dirty pages脏页 (for database) 
dirty read 脏读 (for database) 
disassembler 反汇编器 
DISCO (Discovery of Web Services)WebServices的查找 
disk 盘 
dispatch 调度、分派、派发(我喜欢“调度”) 
DISPID (Dispatch Identifier)分派标识符 
distributed computing 分布式计算 
distributed query 分布式查询 (fordatabase) 
DNA (Distributed interNetApplication) 分布式网间应用程序 
document 文档 
DOM (Document Object Model)文档对象模型 
dot operator (圆)点操作符 
driver 驱动(程序) 
DTD (document type definition) 文档类型定义 
double-byte character set (DBCS)双字节字符集(DBCS) 
dump 转储 
dump file 转储文件 
dynamic cursor 动态游标 (fordatabase) 
dynamic filter 动态筛选 (fordatabase) 
dynamic locking 动态锁定 (fordatabase) 
dynamic recovery 动态恢复 (for database)
dynamic snapshot 动态快照 (fordatabase) 
dynamic SQL statements 动态SQL语句 (for database) 
dynamic assembly 动态装配件、动态配件 
dynamic binding 动态绑定 
EAI (enterprise applicationintegration)企业应用程序集成(整合) 
EBCO (empty base class optimization)空基类优化(机制) 
e-business 电子商务 
EDI (Dlectronic Data Interchange)电子数据交换 
efficiency 效率 
efficient 高效 
end-to-end authentication 端对端身份验证 
end user 最终用户 
engine 引擎 
entity 实体 
encapsulation 封装 
enclosing class 外围类别(与巢状类别 nested class有关) 
enum (enumeration) 枚举 
enumerators 枚举成员、枚举器 
equal 相等 
equality 相等性 
equality operator 等号操作符 
error log 错误日志 (fordatabase) 
escape code 转义码 
escape character 转义符、转义字符 
exclusive lock 排它锁 (fordatabase) 
explicit transaction 显式事务 (fordatabase) 
evaluate 评估 
event 事件 
event driven 事件驱动的 
event handler 事件处理器 
evidence 证据 
exception 异常 
exception declaration 异常声明 
exception handling 异常处理、异常处理机制 
exception-safe 异常安全的 
exception specification 异常规范 
exit 退出 
explicit 显式 
explicit specialization 显式特化 
export 导出 
expression 表达式 
facility 设施、设备 
fat client 胖客户端 
feature 特性、特征 
fetch 提取 
field 字段(java) 
field 字段 (for database) 
field length 字段长度 (fordatabase) 
file 文件 
filter 筛选 (for database) 
finalization 终结 
firewall 防火墙 
finalizer 终结器 
firmware 固件 
flag 标记 
flash memory 闪存 
flush 刷新 
font 字体 
foreign key (FK) 外键(FK) (for database) 
form 窗体 
formal parameter 形参 
forward declaration 前置声明 
forward-only 只向前的 
forward-only cursor 只向前游标 (fordatabase) 
fragmentation 碎片 (for database) 
framework 框架 
full specialization 完全特化 
function 函数 
function call operator (即operator ()) 函数调用操作符 
function object 函数对象 
function overloaded resolution函数重载决议 
functionality 功能 
function template函数模板 
functor 仿函数 
GAC (global assembly cache) 全局装配件缓存、全局配件缓存 
GC (Garbage collection) 垃圾回收(机制)、垃圾收集(机制) 
game 游戏 
generate 生成 
generic 泛化的、一般化的、通用的 
generic algorithm通用算法 
genericity 泛型 
getter (相对于 setter)取值函数 
global 全局的 
global object 全局对象 
global scope resolution operator 全局范围解析操作符 
grant 授权 (for database) 
granularity 粒度 
group 组、群 
group box 分组框 
GUI 图形界面 
GUID (Globally Unique Identifier) 全球唯一标识符 
hand shaking 握手 
handle 句柄 
handler 处理器 
hard-coded 硬编码的 
hard-copy 截屏图 
hard disk 硬盘 
hardware 硬件 
hash table 散列表、哈希表 
header file头文件 
heap 堆 
help file 帮助文件 
hierarchy 层次结构、继承体系 
hierarchical data 阶层式数据、层次式数据 
hook 钩子 
Host (application)宿主(应用程序) 
hot key 热键 
hyperlink 超链接 
HTML (HyperText Markup Language) 超文本标记语言 
HTTP pipeline HTTP管道 
HTTP (HyperText Transfer Protocol) 超文本传输协议 
icon 图标 
IDE (Integrated DevelopmentEnvironment)集成开发环境 
IDL (Interface Definition Language) 接口定义语言 
identifier 标识符 
idle time 空闲时间 
if and only if当且仅当 
IL (Intermediate Language) 中间语言、中介语言 
image 图象 
IME 输入法 
immediate base 直接基类 
immediate derived 直接派生类 
immediate updating 即时更新 (fordatabase) 
implicit transaction隐式事务 (fordatabase) 
incremental update 增量更新 (fordatabase) 
index 索引 (for database) 
implement 实现 
implementation 实现、实现品 
implicit 隐式 
import 导入 
increment operator 增加操作符 
infinite loop 无限循环 
infinite recursive 无限递归 
information 信息 
infrastructure 基础设施 
inheritance 继承、继承机制 
inline 内联 
inline expansion 内联展开 
initialization 初始化 
initialization list 初始化列表、初始值列表 
initialize 初始化 
inner join 内联接 (fordatabase) 
in-place active 现场激活 
instance 实例 
instantiated 具现化、实体化(常应用于template) 
instantiation 具现体、具现化实体(常应用于template) 
integrate 集成、整合 
integrity 完整性、一致性 
integrity constraint完整性约束 (fordatabase) 
interprocess communication (IPC)进程间通讯(IPC) 
interacts 交互 
interface 接口 
for GUI 界面 
interoperability 互操作性、互操作能力 
interpreter 解释器 
introspection 自省 
invariants 不变性 
invoke 调用 
isolation level 隔离级别 (fordatabase) 
iterate 迭代 
iterative 反复的、迭代的 
iterator 迭代器 
iteration 迭代(回圈每次轮回称为一个iteration) 
item 项、条款、项目 
JIT compilation JIT编译 即时编译 
key 键 (for database) 
key column 键列 (for database) 
laser 激光 
late binding 迟绑定 
left outer join 左向外联接 (fordatabase) 
level 阶、层例 
high level 高阶、高层 
library 库 
lifetime 生命期、寿命 
link 连接、链接 
linkage 连接、链接 
linker 连接器、链接器 
literal constant 字面常数 
list 列表、表、链表 
list box 列表框 
livelock 活锁 (for database) 
load 装载、加载 
load balancing 负载平衡 
loader 装载器、载入器 
local 局部的 
local object 局部对象 
lock 锁 
log 日志 
login 登录 
login security mode登录安全模式 (fordatabase) 
lookup table 查找表 (fordatabase) 
loop 循环 
loose coupling 松散耦合 
lvalue 左值 
machine code 机器码、机器代码 
macro 宏 
maintain 维护 
managed code 受控代码、托管代码 
Managed Extensions 受控扩充件、托管扩展 
managed object 受控对象、托管对象 
mangled name 
manifest 清单 
manipulator 操纵器(iostream预先定义的一种东西) 
many-to-many relationship 多对多关系 (fordatabase) 
many-to-one relationship 多对一关系 (fordatabase) 
marshal 列集 
member 成员 
member access operator 成员取用运算子(有dot和arrow两种) 
member function 成员函数 
member initialization list成员初始值列表 
memberwise 以member为单元…、members 逐一… 
memberwise copy 
memory 内存 
memory leak 内存泄漏 
menu 菜单 
message 消息 
message based 基于消息的 
message loop 消息环 
message queuing消息队列 
metadata 元数据 
metaprogramming元编程 
method 方法 
micro 微 
middleware 中间件 
middle tier 中间层 
modeling 建模 
modeling language 建模语言 
modifier 修饰字、修饰符 
modem 调制解调器 
module 模块 
most derived class最底层的派生类 
mouse 鼠标 
mutable 可变的 
mutex 互斥元、互斥体 
multidimensional OLAP (MOLAP) 多维OLAP(MOLAP) (fordatabase) 
multithreaded server application 多线程服务器应用程序 
multiuser 多用户 
multi-tasking 多任务 
multi-thread 多线程 
multicast delegate 组播委托、多点委托 
named parameter 命名参数 
named pipe 命名管道 
namespace 名字空间、命名空间 
native 原生的、本地的 
native code 本地码、本机码 
Native Image Generator (NGEN)本地映像生成器 
nested class 嵌套类 
nested query 嵌套查询 (fordatabase) 
nested table 嵌套表 (fordatabase) 
network 网络 
network card 网卡 
nondependent name 
object 对象 
object based 基于对象的 
object file 目标文件 
object model 对象模型 
object oriented 面向对象的 
object pooling 对象池化 
ODBC data source ODBC数据源 (fordatabase) 
ODBC driver ODBC驱动程序 (fordatabase) 
ODR (one-definition rule) 
OLE Automation objects OLE自动化对象 (fordatabase) 
OLE Automation server OLE自动化服务器 (fordatabase) 
OLE DB consumer OLE DB使用者 (fordatabase) 
OLE DB for OLAP 用于OLAP的OLE DB (for database) 
OLE DB provider OLE DB提供者 (fordatabase) 
one-to-many relationship 一对多关系 (fordatabase) 
one-to-one relationship 一对一关系 (fordatabase) 
online analytical processing (OLAP) 联机分析处理(OLAP) (fordatabase) 
online redo log 联机重做日志 (for database)
online transaction processing (OLTP)联机事务处理(OLTP) (for database) 
Open Data Services (ODS) 开放式数据服务(ODS) (fordatabase) 
Open Database Connectivity (ODBC) 开放式数据库连接(ODBC) (fordatabase) 
operand 操作数 
operating system (OS) 操作系统 
operation 操作 
operator 操作符、运算符 
option 选项 
optimizer 优化器 
outer join 外联接 (fordatabase) 
overflow 上限溢位(相对于underflow) 
overhead 额外开销 
overload 重载 
overload resolution 重载决议 
overloaded function 重载的函数 
overloaded operator 被重载的操作符 
override 覆写、重载、重新定义 
package 包 
packaging 打包 
palette 调色板 
parallel 并行 
parameter 参数、形式参数、形参 
parameter list 参数列表 
parameterize 参数化 
parent class 父类 
parentheses 圆括弧、圆括号 
parse 解析 
parser 解析器 
part 零件、部件 
partial specialization 局部特化 
pass by address 传址(函式引数的传递方式)(非正式用语) 
pass by reference 传地址、按引用传递 
pass by value 按值传递 
pattern 模式 
PDA (personal digital assistant)个人数字助理 
PE (Portable Executable) file 可移植可执行文件 
performance 性能 
persistence 持久性 
PInvoke (platform invoke service) 平台调用服务 
pixel 像素 
placement delete 
placement new 
placeholder 占位符 
platform 平台 
POD (plain old data (type)) 
POI (point of instantiation) 
pointer 指针 
poll 轮询 
pooling 池化 
polymorphism 多态 
pop up 弹出式 
port 端口 
postfix 后缀 
precedence 优先序(通常用于运算子的优先执行次序) 
prefix 前缀 
preprocessor 预处理器 
primary key (PK)主键(PK) (for database) 
primary table 主表 (for database) 
primary template原始模板 
primitive type 原始类型 
print 打印 
printer 打印机 
procedure 过程 
procedural 过程式的、过程化的 
process 进程 
profile 评测 
profiler 效能(性能)评测器 
program 程序 
programmer 程序员 
programming编程、程序设计 
progress bar 进度指示器 
project 项目、工程 
property 属性 
protocol 协议 
pseudo code伪码 
qualified 经过资格修饰(例如加上scope运算子) 
qualifiedqualifier 修饰符 
quality 质量 
queue 队列 
race condition 竞争条件(多线程环境常用语) 
radian 弧度 
radio button 单选按钮 
raise 引发(常用来表示发出一个exception) 
random number 随机数 
range 范围、区间 
rank 等级 
raw 未经处理的 
readOnly只读 
record 记录 (for database) 
recordset 记录集 (for database
recursive 递归 
re-direction 重定向 
refactoring 重构 
refer 引用、参考 
reference 引用、参考 
reference counting引用计数 
referential integrity (RI)引用完整性(RI) (fordatabase) 
register 寄存器 
reflection 反射 
refresh data 刷新数据 (fordatabase) 
regular expression 正则表达式 
relational database 关系数据库 
remote 远程 
remote request 远程请求 
represent 表述,表现 
resolve 解析、决议 
resolution 解析过程 
result set 结果集 (fordatabase) 
retrieve data 检索数据 
return 返回 
return type 返回类型 
return value 返回值 
right outer join 右向外联接 (fordatabase) 
revoke 撤销 
robust 健壮 
robustness 健壮性 
roll back 回滚 (for database) 
roll forward 前滚 (for database) 
routine 例程 
row 行 (for database) 
row lock 行锁 (for database) 
rowset 行集 (for database) 
RPC (remote procedure call)RPC(远程过程调用) 
runtime 执行期、运行期、执行时、运行时 
rvalue 右值 
save 保存 
savepoint 保存点 (fordatabase) 
SAX (Simple API for XML) 
scalable 可伸缩的、可扩展的 
schedule 调度 
scheduler 调度程序 
schema 模式、纲目结构 
scroll bar滚动条 
scope 作用域、生存空间 
scope operator 生存空间操作符 
scope resolution operator 生存空间解析操作符 
screen 屏幕 
SDK (Software Development Kit)软件开发包 
sealed class 密封类 
search 查找 
semantics 语义 
semaphore 信号量 
sequential container序列式容器 
server 服务器、服务端 
serial 串行 
serialization/serialize 序列化 
server cursor服务端游标、服务器游标 (fordatabase) 
session 会话 (for database) 
setter 设值函数 
shared lock 共享锁 (fordatabase) 
sibling 同级 
side effect 副作用 
signature 签名 
single-threaded 单线程 
slider滑块 
slot 槽 
smart pointer 智能指针 
SMTP (Simple Mail Transfer Protocol)简单邮件传输协议 
snapshot 截屏图 
snapshot 快照 (for database) 
specialization 特化 
specification 规范、规格 
splitter 切分窗口 
SOAP (simple object access protocol)简单对象访问协议 
software 软件 
source code 源码、源代码 

SQL (Structured Query Language) 结构化查询语言 (fordatabase) 
stack 栈、堆栈 
stack unwinding 叠辗转开解(此词用于exception主题) 
standard library 标准库 
standard template library 标准模板库 
stateless 无状态的 
statement 语句、声明 
static cursor 静态游标 (fordatabase) 
static SQL statements 静态SQL语句 (for database) 
stored procedure 存储过程 (fordatabase) 
status bar 状态条 
stream 流 
string 字符串 
stub 存根 
subobject子对象 
subquery 子查询 (fordatabase) 
subroutine 子例程 
subscrīpt operator 下标操作符 
subset 子集 
subtype 子类型 
support 支持 
suspend 挂起 
symbol 记号 
syntax 语法 
system databases 系统数据库 (fordatabase) 
system tables 系统表 (fordatabase) 
table 表 (for database) 
table lock 表锁 (for database) 
table-level constraint 表级约束 (fordatabase) 
tape backup 磁带备份 (fordatabase) 
target 标的,目标 
task switch 工作切换 
TCP (Transport Control Protocol) 传输控制协议 
template 模板 
template-id 
template argument deduction 模板参数推导 
template explicit specialization 模板显式特化 
template parameter 模板参数 
template template parameter 
temporary object 临时对象 
temporary table 临时表 (fordatabase) 
text 文本 
text file 文本文件 
thin client 瘦客户端 
third-party 第三方 
thread 线程 
thread-safe 线程安全的 
throw 抛出、引发(常指发出一个exception) 
token 符号、标记、令牌(看场合) 
trace 跟踪 
transaction 事务 (for database) 
transaction log 事务日志 (fordatabase) 
transaction rollback 事务回滚 (fordatabase) 
transactional replication 事务复制 (fordatabase) 
translation unit 翻译单元 
traverse 遍历 
trigger 触发器 (fordatabase) 
two-phase commit 两阶段提交 (fordatabase) 
tuple 
two-phase lookup 两阶段查找 
type 类型 
UDDI(Universary Descrīption,Discovery and Integration)统一描述、查询与集成 
UML (unified modeling language)统一建模语言 
unary function 单参函数 
unary operator 一元操作符 
unboxing 拆箱、拆箱转换 
underflow 下限溢位(相对于overflow) 
Union query 联合查询 (for database) 
UNIQUE constraints UNIQUE约束 (fordatabase) 
unique index 唯一索引 (for database) 
unmanaged code 非受控代码、非托管代码 
unmarshal 散集 
unqualified 未经限定的、未经修饰的 
URI (Uniform Resource identifier) 统一资源标识符 
URL (Uniform Resource Locator) 统一资源定位器 
user 用户 
user interface 用户界面 
value types 值类型 
variable 变量 
vector 向量(一种容器,有点类似array) 
viable 可行的 
video 视频 
view 视图 
VEE (Virtual Execution Engine)虚拟执行引擎 
vendor 厂商 
view 视图 (for database) 
virtual function 虚函数 
virtual machine 虚拟机 
virtual memory 虚拟内存 
vowel 元音字母 
Web Services web服务 
WHERE clause WHERE子句 (fordatabase) 
wildcard characters 通配符字符 (fordatabase) 
wildcard search 通配符搜索 (fordatabase) 
window 窗口 
window function 窗口函数 
window procedure 窗口过程 
Windows authentication Windows身份验证 
wizard 向导 
word 单词 
word processor 字处理器 
wrapper 包装、包装器 
write enable 写启用 (for database) 
write-ahead log 预写日志 (for database) 
write-only 只写 
WSDL (Web Service Descrīption Language)Web Service描述语言 
XML Message Interface (XMI) XML消息接口 
XML (eXtensible Markup Language) 可扩展标记语言 
XSD (XML Schema Definition) XML模式定义语言 
XSL (eXtensible Stylesheet Language) 可扩展样式表语言 
XSLT (eXtensible Stylesheet Language Transformation)可扩展样式表语言转换 
xxx based 基于xxx的 
xxx oriented 面向xxx


other 1 :

application 应用程式 应用、应用程序 
application framework 应用程式框架、应用框架 应用程序框架 
architecture 架构、系统架构 体系结构 
argument 引数(传给函式的值)。叁见 parameter 叁数、实质叁数、实叁、自变量 
array 阵列 数组 
arrow operator arrow(箭头)运算子 箭头操作符 
assembly 装配件 
assembly language 组合语言 汇编语言 
assert(ion) 断言 
assign 指派、指定、设值、赋值 赋值 
assignment 指派、指定 赋值、分配 
assignment operator 指派(赋值)运算子 = 赋值操作符 
associated 相应的、相关的 相关的、关联、相应的 
associative container 关联式容器(对应 sequentialcontainer) 关联式容器 
atomic 不可分割的 原子的 
attribute 属性 属性、特性 
audio 音讯 音频 
A.I. 人工智慧 人工智能 
background 背景 背景(用於图形着色) 
後台(用於行程) 
backward compatible 回溯相容 向下兼容 
bandwidth 频宽 带宽 
base class 基础类别 基类 
base type 基础型别 (等同於 baseclass) 
batch 批次(意思是整批作业) 批处理 
benefit 利益 收益 
best viable function 最佳可行函式 最佳可行函式 
(从 viable functions 中挑出的最佳吻合者) 
binary search 二分搜寻法 二分查找 
binary tree 二元树 二叉树 
binary function 二元函式 双叁函数 
binary operator 二元运算子 二元操作符 
binding 系结 绑定 
bit 位元 位 
bit field 位元栏 位域 
bitmap 位元图 位图 
bitwise 以 bit 为单元逐一┅ 
bitwise copy 以 bit 为单元进行复制;位元逐一复制 位拷贝 
block 区块,区段 块、区块、语句块 
boolean 布林值(真假值,true 或 false) 布尔值 
border 边框、框线 边框 
brace(curly brace) 大括弧、大括号 花括弧、花括号 
bracket(square brakcet) 中括弧、中括号 方括弧、方括号 
breakpoint 中断点 断点 
build 建造、构筑、建置(MS 用语) 
build-in 内建 内置 
bus 汇流排 总线 
business 商务,业务 业务 
buttons 按钮 按钮 
byte 位元组(由 8 bits 组成) 字节 
cache 快取 高速缓存 
call 呼叫、叫用 调用 
callback 回呼 回调 
call operator call(函式呼叫)运算子调用操作符 
(同 function call operator) 
candidate function 候选函式 候选函数 
(在函式多载决议程序中出现的候选函式) 
chain 串链(例 chain of function calls) 链 
character 字元 字符 
check box 核取方块 (i.e. check button) 复选框 
checked exception 可控式异常(Java) 
check button 方钮 (i.e. check box) 复选按钮 
child class 子类别(或称为derivedclass, subtype) 子类 
class 类别 类 
class body 类别本体 类体 
class declaration 类别宣告、类别宣告式 类声明 
class definition 类别定义、类别定义式 类定义 
class derivation list 类别衍化列 类继承列表 
class head 类别表头 类头 
class hierarchy 类别继承体系, 类别阶层 类层次体系 
class library 类别程式库、类别库 类库 
class template 类别模板、类别范本 类模板 
class template partial specializations 
类别模板偏特化 类模板部分特化 
class template specializations 
类别模板特化 类模板特化

cleanup 清理、善後 清理、清除 
client 客端、客户端、客户 客户 
client-server 主从架构 客户/服务器 
clipboard 剪贴簿 剪贴板 
clone 复制 克隆 
collection 群集 集合 
combo box 复合方块、复合框 组合框 
command line 命令列 命令行 
(系统文字模式下的整行执行命令) 
communication 通讯 通讯 
compatible 相容 兼容 
compile time 编译期 编译期、编译时 
compiler 编译器 编译器 
component 组件 组件 
composition 复合、合成、组合 组合 
computer 电脑、计算机 计算机、电脑 
concept 概念 概念 
concrete 具象的 实在的 
concurrent 并行 并发 
configuration 组态 配置 
connection 连接,连线(网络,资料库) 连接 
constraint 约束(条件) 
construct 构件 构件 
container 容器 容器 
(存放资料的某种结构如 list, vector...) 
containment 内含 包容 
context 背景关系、周遭环境、上下脉络 环境、上下文 
control 控制元件、控件 控件 
console 主控台 控制台 
const 常数(constant 的缩写,C++ 关键字) 
constant 常数(相对於 variable) 常量 
constructor(ctor) 建构式 构造函数 
(与class 同名的一种 memberfunctions) 
copy (v) 复制、拷贝 拷贝 
copy (n) 复件, 副本 
cover 涵盖 覆盖 
create 创建、建立、产生、生成 创建 
creation 产生、生成 创建 
cursor 游标 光标 
custom 订制、自定 定制 
data 资料 数据 
database 资料库 数据库 
database schema 数据库结构纲目 
data member 资料成员、成员变数 数据成员、成员变量 
data structure 资料结构 数据结构 
datagram 资料元 数据报文 
dead lock 死结 死锁 
debug 除错 调试 
debugger 除错器 调试器 
declaration 宣告、宣告式 声明 
deduction 推导(例:templateargument deduction) 推导、推断 
default 预设 缺省、默认 
defer 延缓 推迟 
define 定义 预定义
definition 定义、定义区、定义式 定义 
delegate 委派、委托、委任 委托 
delegation (同上) 
demarshal 反编列 散集 
dereference 提领(取出指标所指物体的内容) 解叁考 
dereference operator dereference(提领)运算子 * 解叁考操作符 
derived class 衍生类别 派生类 
design by contract 契约式设计 
design pattern 设计范式、设计样式 设计模式 
※ 最近我比较喜欢「设计范式」一词 
destroy 摧毁、销毁 
destructor 解构式 析构函数 
device 装置、设备 设备 
dialog 对话窗、对话盒 对话框 
directive 指令(例:usingdirective) (编译)指示符 
directory 目录 目录 
disk 碟 盘 
dispatch 分派 分派 
distributed computing 分布式计算 (分布式电算) 分布式计算 
分散式计算 (分散式电算) 
document 文件 文档 
dot operator dot(句点)运算子 . (圆)点操作符 
driver 驱动程式 驱动(程序) 
dynamic binding 动态系结 动态绑定 
efficiency 效率 效率 
efficient 高效 高效 
end user 终端用户 
entity 物体 实体、物体 
encapsulation 封装 封装 
enclosing class 外围类别(与巢状类别 nestedclass 有关)外围类 
enum (enumeration) 列举(一种 C++ 资料型别) 枚举 
enumerators 列举元(enum 型别中的成员) 枚举成员、枚举器 
equal 相等 相等 
equality 相等性 相等性 
equality operator equality(等号)运算子 == 等号操作符 
equivalence 等价性、等同性、对等性 等价性 
equivalent 等价、等同、对等 等价 
escape code 转义码 转义码 
evaluate 评估、求值、核定 评估 
event 事件 事件 
event driven 事件驱动的 事件驱动的 
exception 异常情况 异常 
exception declaration 异常宣告(ref. C++Primer 3/e, 11.3) 异常声明 
exception handling 异常处理、异常处理机制 异常处理、异常处理机制 
exception specification 异常规格(ref. C++Primer 3/e, 11.4) 异常规范 
exit 退离(指离开函式时的那一个执行点) 退出 
explicit 明白的、明显的、显式 显式 
export 汇出 引出、导出 
expression 运算式、算式 表达式 
facility 设施、设备 设施、设备 
feature 特性 
field 栏位,资料栏(Java) 字段, 值域(Java) 
file 档案 文件 
firmware 韧体 固件 
flag 旗标 标记 
flash memory 快闪记忆体 闪存 
flexibility 弹性 灵活性 
flush 清理、扫清 刷新 
font 字型 字体 
form 表单(programming 用语) 窗体 
formal parameter 形式叁数 形式叁数 
forward declaration 前置宣告 前置声明 
forwarding 转呼叫,转发 转发 
forwarding function 转呼叫函式,转发函式 转发函数 
fractal 碎形 分形 
framework 框架 框架 
full specialization 全特化(ref.partial specialization) 
function 函式、函数 函数 
function call operator 同 calloperator 
function object 函式物件(ref. C++Primer 3/e, 12.3) 函数对象 
function overloaded resolution 
函式多载决议程序 函数重载解决(方案) 
functionality 功能、机能 功能 
function template 函式模板、函式范本 函数模板 
functor 仿函式 仿函式、函子 
game 游戏 游戏 
generate 生成 
generic 泛型、一般化的 一般化的、通用的、泛化 
generic algorithm 泛型演算法 通用算法 
getter (相对於 setter) 取值函式 
global 全域的(对应於 local) 全局的 
global object 全域物件 全局对象 
global scope resolution operator 
全域生存空间(范围决议)运算子 :: 全局范围解析操作符 
group 群组 
group box 群组方块 分组框 
guard clause 卫述句 (Refactoring, p250) 卫语句 
GUI 图形介面 图形界面 
hand shaking 握手协商 
handle 识别码、识别号、号码牌、权柄 句柄 
handler 处理常式 处理函数 
hard-coded 编死的 硬编码的 
hard-copy 硬拷图 屏幕截图 
hard disk 硬碟 硬盘 
hardware 硬体 硬件 
hash table 杂凑表 哈希表、散列表 
header file 表头档、标头档 头文件 
heap 堆积 堆 
hierarchy 阶层体系 层次结构(体系) 
hook 挂钩 钩子 
hyperlink 超链结 超链接 
icon 图示、图标 图标 
IDE 整合开发环境 集成开发环境 
identifier 识别字、识别符号 标识符 
if and only if 若且唯若 当且仅当 
Illinois 伊利诺 伊利诺斯 
image 影像 图象 
immediate base 直接的(紧临的)上层 base class。 直接上层基类 
immediate derived 直接的(紧临的)下层 derivedclass。 直接下层派生类 
immutability 不变性 
immutable 不可变(的) 
implement 实作、实现 实现 
implementation 实作品、实作体、实作码、实件 实现 
implicit 隐喻的、暗自的、隐式 隐式 
import 汇入 导入 
increment operator 累加运算子 ++ 增加操作符 
infinite loop 无穷回圈 无限循环 
infinite recursive 无穷递回 无限递归 
information 资讯 信息 
infrastructure 公共基础建设 
inheritance 继承、继承机制 继承、继承机制 
inline 行内 内联 
inline expansion 行内展开 内联展开 
initialization 初始化(动作) 初始化 
initialization list 初值列 初始值列表 
initialize 初始化 初始化 
inner class 内隐类别 内嵌类 
instance 实体 实例 
(根据某种表述而实际产生的「东西」) 
instantiated 具现化、实体化(常应用於 template) 实例化 
instantiation 具现体、具现化实体(常应用於 template) 实例 
integer (integral) 整数(的) 整型(的) 
integrate 整合 集成 
interacts 交谈、互动 交互 
interface 介面 接口 
for GUI 介面 界面 
interpreter 直译器 解释器 
invariants 恒常性,约束条件 约束条件 
invoke 唤起 调用 
iterate 迭代(回圈一个轮回一个轮回地进行) 迭代 
exception 异常情况 异常 
exception declaration 异常宣告(ref. C++Primer 3/e, 11.3) 异常声明 
exception handling 异常处理、异常处理机制 异常处理、异常处理机制 
exception specification 异常规格(ref. C++Primer 3/e, 11.4) 异常规范 
exit 退离(指离开函式时的那一个执行点) 退出 
explicit 明白的、明显的、显式 显式 
export 汇出 引出、导出 
expression 运算式、算式 表达式 
facility 设施、设备 设施、设备 
feature 特性 
field 栏位,资料栏(Java) 字段, 值域(Java) 
file 档案 文件 
firmware 韧体 固件 
flag 旗标 标记 
flash memory 快闪记忆体 闪存 
flexibility 弹性 灵活性 
flush 清理、扫清 刷新 
font 字型 字体 
form 表单(programming 用语) 窗体 
formal parameter 形式叁数 形式叁数 
forward declaration 前置宣告 前置声明 
forwarding 转呼叫,转发 转发 
forwarding function 转呼叫函式,转发函式 转发函数 
fractal 碎形 分形 
framework 框架 框架 
full specialization 全特化(ref.partial specialization) 
function 函式、函数 函数 
function call operator 同 calloperator 
function object 函式物件(ref. C++Primer 3/e, 12.3) 函数对象 
function overloaded resolution 
函式多载决议程序 函数重载解决(方案) 
functionality 功能、机能 功能 
function template 函式模板、函式范本 函数模板 
functor 仿函式 仿函式、函子 
game 游戏 游戏 
generate 生成 
generic 泛型、一般化的 一般化的、通用的、泛化 
generic algorithm 泛型演算法 通用算法 
getter (相对於 setter) 取值函式 
global 全域的(对应於 local) 全局的 
global object 全域物件 全局对象 
global scope resolution operator 
全域生存空间(范围决议)运算子 :: 全局范围解析操作符 
group 群组 
group box 群组方块 分组框 
guard clause 卫述句 (Refactoring, p250) 卫语句 
GUI 图形介面 图形界面 
hand shaking 握手协商 
handle 识别码、识别号、号码牌、权柄 句柄 
handler 处理常式 处理函数 
hard-coded 编死的 硬编码的 
hard-copy 硬拷图 屏幕截图 
hard disk 硬碟 硬盘 
hardware 硬体 硬件 
hash table 杂凑表 哈希表、散列表 
header file 表头档、标头档 头文件 
heap 堆积 堆 
hierarchy 阶层体系 层次结构(体系) 
hook 挂钩 钩子 
hyperlink 超链结 超链接 
icon 图示、图标 图标 
IDE 整合开发环境 集成开发环境 
identifier 识别字、识别符号 标识符 
if and only if 若且唯若 当且仅当 
Illinois 伊利诺 伊利诺斯 
image 影像 图象 
immediate base 直接的(紧临的)上层 base class。 直接上层基类 
immediate derived 直接的(紧临的)下层 derivedclass。 直接下层派生类 
immutability 不变性 
immutable 不可变(的) 
implement 实作、实现 实现 
implementation 实作品、实作体、实作码、实件 实现 
implicit 隐喻的、暗自的、隐式 隐式 
import 汇入 导入 
increment operator 累加运算子 ++ 增加操作符 
infinite loop 无穷回圈 无限循环 
infinite recursive 无穷递回 无限递归 
information 资讯 信息 
infrastructure 公共基础建设 
inheritance 继承、继承机制 继承、继承机制 
inline 行内 内联 
inline expansion 行内展开 内联展开 
initialization 初始化(动作) 初始化 
initialization list 初值列 初始值列表 
initialize 初始化 初始化 
inner class 内隐类别 内嵌类 
instance 实体 实例 
(根据某种表述而实际产生的「东西」) 
instantiated 具现化、实体化(常应用於 template) 实例化 
instantiation 具现体、具现化实体(常应用於 template) 实例 
integer (integral) 整数(的) 整型(的) 
integrate 整合 集成 
interacts 交谈、互动 交互 
interface 介面 接口 
for GUI 介面 界面 
interpreter 直译器 解释器 
invariants 恒常性,约束条件 约束条件 
invoke 唤起 调用 
iterate 迭代(回圈一个轮回一个轮回地进行) 迭代 
iterative 反覆的,迭代的 
iterator 迭代器(一种泛型指标) 迭代器 
iteration 迭代(回圈每次轮回称为一个 iteration) 迭代 
item 项目、条款 项、条款、项目 
laser 雷射 激光 
level 阶 层 (级) 
例 high level 高阶 高层 
library 程式库、函式库 库、函数库 
lifetime 生命期、寿命 生命期、寿命 
link 联结、连结 连接,链接 
linker 联结器、连结器 连接器 
literal constant 字面常数(例 3.14 或"hi" 这等常数值) 字面常数 
list 串列(linked-list) 列表、表、链表 
list box 列表方块、列表框 列表框 
load 载入 装载 
loader 载入器 装载器、载入器 
local 区域的(对应於 global) 局部的 
local object 区域物件 局部对象 
lock 机锁 
loop 回圈 循环 
lvalue 左值 左值 
macro 巨集 宏 
magic number 魔术数字 魔法数 
maintain 维护 维护 
manipulator 操纵器(iostream 预先定义的一种东西) 操纵器 
marshal 编列 列集 
叁考 demarshal 
mechanism 机制 机制 
member 成员 成员 
member access operator 成员取用运算子(有 dot 和 arrow 两种) 成员存取操作符 
member function 成员函式 成员函数 
member initialization list 
成员初值列 成员初始值列表 
memberwise 以 member 为单元┅、members 逐一┅ 以成员为单位 
memberwise copy 以 members 为单元逐一复制 
memory 记忆体 内存 
menu 表单、选单 菜单 
message 讯息 消息 
message based 以讯息为基础的 基於消息的 
message loop 讯息回圈 消息环 
method (java) 方法、行为、函式 方法 
meta- 超- 元- 
例 meta-programming超编程 元编程 
micro 微 微 
middleware 中介层 中间件 
modeling 模塑 
modeling language 塑模语言,建模语言 
modem 数据机 调制解调器 
module 模组 模块 
modifier 饰词 修饰符 
most derived class 最末层衍生类别 最底层的派生类 
mouse 滑鼠 鼠标 
mutable 可变的 可变的 
multi-tasking 多工 多任务 
namespace 命名空间 名字空间、命名空间 
native 原生的 本地的、固有的 
nested class 巢状类别 嵌套类 
network 网路 网络 
network card 网路卡 网卡 
object 物件 对象 
object based 以物件为基础的 基於对象的 
object file 目的档 目标文件 
object model 物件模型 对象模型 
object oriented 物件导向的 面向对象的 
online 线上 在线 
opaque 不透明的 
operand 运算元 操作数 
operating system (OS) 作业系统 操作系统 
operation 操作、操作行为 操作 
operator 运算子 操作符、运算符 
option 选项,可选方案 选项 
ordinary 常规的 常规的 
overflow 上限溢位(相对於 underflow) 溢出(underflow:下溢) 
overhead 额外负担、额外开销 额外开销 
overload 多载化、多载化、重载 重载 
overloaded function 多载化函式 重载的函数 
overloaded operator 多载化运算子 被重载的操作符 
overloaded set 多载集合 重载集合 
override 改写、覆写 重载、改写、重新定义 
(在 derived class 中重新定义虚拟函式 
package 套件 包 
pair 对组 
palette 调色盘、组件盘、工具箱 
pane 窗格 窗格 
(有时为嵌板之意,例 Java Content Pane) 
parallel 平行 并行 
parameter 叁数(函式叁数列上的变数) 叁数、形式叁数、形叁 
parameter list 叁数列 叁数列表 
parent class 父类别(或称 base class) 父类 
parentheses 小括弧、小括号 圆括弧、圆括号 
parse 解析 解析 
part 零件 部件 
partial specialization 偏特化(ref. C++Primer 3/e, 16.10) 局部特化 
(ref. full specialization) 
pass by address 传址(函式引数的传递方式)(非正式用语)传地址 
pass by reference 传址(函式引数的一种传递方式) 传地址, 按引用传递 
pass by value 传值(函式引数的一种传递方式) 按值传递 
pattern 范式、样式 模式 
performance 效率、性能兼而有之 性能 
persistence 永续性 持久性 
pixel 图素、像素 像素 
placement delete ref. C++ Primer 3/e, 15.8.2 
placement new ref. C++ Primer 3/e, 15.8.2 
platform 平台 平台 
pointer 指标 指针 
址位器(和址叁器 reference 形成对映,满好) 
poll 轮询 轮询 
polymorphism 多型 多态 
pop up 冒起式、弹出式 弹出式 
port 埠 端口 
postfix 後置式、後序式 後置式 
precedence 优先序(通常用於运算子的优先执行次序) 
prefix 前置式、前序式 前置式 
preprocessor 前处理器 预处理器 
prime 质数 素数 
primitive type 基本型别 (不同於 baseclass,基础类别) 
print 列印 打印 
printer 印表机 打印机 
priority 优先权 (通常用於执行绪获得 CPU 时间的优先次序) 
procedure 程序 过程 
procedural 程序性的、程序式的 过程式的、过程化的 
process 行程 进程 
profile 评测 评测 
profiler 效能(效率)评测器 效能(性能)评测器 
programmer 程式员 程序员 
programming 编程、程式设计、程式化 编程 
progress bar 进度指示器 进度指示器 
project 专案 项目、工程 
property 属性 
protocol 协定 协议 
pseudo code 假码、虚拟码、伪码 伪码 
qualified 经过资格修饰(例如加上 scope 运算子) 限定 
qualifier 资格修饰词、饰词 限定修饰词 
quality 品质 质量 
queue 伫列 队列 
radian 径度 弧度 
radio button 圆钮 单选按钮 
raise 引发(常用来表示发出一个 exception) 引起、引发 
random number 随机数、乱数 随机数 
range 范围、区间(用於 STL 时) 范围、区间 
rank 等级、分等(ref.C++Primer 3/e 9,15章) 等级 
raw 生鲜的、未经处理的 未经处理的 
record 记录 记录 
recordset 记录集 记录集 
recursive 递回 递归 
re-direction 重导向 重定向 
refactoring 重构、重整 重构 
refer 取用 叁考 
refer to 指向、指涉、指代 
reference (C++ 中类似指标的东西,相当於 "化身") 引用、叁考 
址叁器, see pointer 
register 暂存器 寄存器 
reflection 反射 反射、映像 
relational database 关联式资料库 关系数据库 
represent 表述,表现 表述,表现 
resolve 决议(为算式中的符号名称寻找 解析 
对应之宣告式的过程) 
resolution 决议程序、决议过程 解析过程 
resolution 解析度 分辨率 
restriction 局限 
return 传回、回返 返回 
return type 回返型别 返回类型 
return value 回返值 返回值 
robust 强固、稳健 健壮 
robustness 强固性、稳健性 健壮性 
routine 常式 例程 
runtime 执行期 运行期、运行时 
common language runtime (CLR) 译为「通用语言执行层」 
rvalue 右值 右值 
save 储存 存储 
schedule 排程 调度 
scheduler 排程器 调度程序 
scheme 结构纲目、组织纲目 
scroll bar 卷轴 滚动条 
scope 生存空间、生存范围、范畴、作用域 生存空间 
scope operator 生存空间(范围决议)运算子 :: 生存空间操作符 
scope resolution operator 
生存空间决议运算子 生存空间解析操作符 
(与scope operator同) 
screen 萤幕 屏幕 
search 搜寻 查找 
semantics 语意 语义 
sequential container 序列式容器 顺序式容器 
(对应於 associative container) 
server 伺服器、伺服端 服务器、服务端 
serial 串行 
serialization 次第读写,序列化 序列化 
(serialize) 
setter (相对於 getter) 设值函式 
signal 信号 
signature 标记式、签名式、署名式 签名 
slider 滚轴 滑块 
slot 条孔、槽 槽 
smart pointer 灵巧指标、精灵指标 智能指针 
snapshot 萤幕快照(图) 屏幕截图 
specialization 特殊化、特殊化定义、特殊化宣告 特化 
specification 规格 规格、规范 
splitter 分裂视窗 切分窗口 
software 软体 软件 
solution 解法,解决方案 方案 
source 原始码 源码、源代码 
stack 堆叠 栈 
stack unwinding 堆叠辗转开解(此词用於 exception 主题) 栈辗转开解 * 
standard library 标准程式库 
standard template library 标准模板程式库 
statement 述句 语句、声明 
status bar 状态列、状态栏 状态条 
STL 见 standard template library 
stream 资料流、串流 流 
string 字串 字符串 
subroutine 
subscript operator 下标运算子 [ ] 下标操作符 
subtype 子型别 子类型 
support 支援 支持 
suspend 虚悬 挂起 
symbol 符号 记号 
syntax 语法 语法 
tag 标签 标记 
索引标签,页签 
target 标的(例 target pointer:标的指标) 目标 
task switch 工作切换 任务切换 
template 模板、范本 模板 
template argument deduction 
模板引数推导 模板叁数推导 
template explicit specialization 
模板显式特化(版本) 模板显式特化 
template parameter 模板叁数 模板叁数 
temporary object 暂时物件 临时对象 
text 文字 文本 
text file 程式本文档(放置程式原始码的档案) 文本文件 
thread 执行绪 线程 
thread safe 多绪安全 多线程安全 
throw 丢掷(常指发出一个 exception) 丢掷、引发 
token 语汇单元 符号、标记 
transaction 交易 事务 
transparent(ly) 透通的(地) 
traverse 巡访(来回走动) 遍历 
trigger 触发 触发 
type 型别 类型 
UML unified modeling language 统一建模语言 
unary function 一元函式 单叁函数 
unary operator 一元运算子 一元操作符 
underflow 下限溢位(相对於 overflow) 下溢 
unchecked exception 不可控异常(Java) 
unqualified 未经资格修饰(而直接取用) 
unwinding ref. stack unwinding 
user 使用者、用户 用户 
user interface 使用者介面、用户介面、人机介面 用户界面 
variable 变数(相对於常数 const) 变量 
vector 向量(一种容器,有点类似 array) 向量、矢量 
viable 可实行的、可行的 可行的 
viable function 可行函式 可行函数 
(从 candidate functions 中挑出者) 
video 视讯 视频 
view (1) 视图 
(document/view) 文档/视图 
view (2) 映件 
virtual function 虚拟函式 虚函数 
virtual machine 虚拟机器 虚拟机 
virtual memory 虚拟记忆体 虚内存, 虚存 
volatile 易挥发的、易变的 
vowel 母音 元音字母 
window 视窗 窗口 
window function 视窗函式 窗口函数 
window procedure 视窗函式 窗口过程 
word 字 单词 
word processor 文书处理器 字处理器 
wrapper 外覆、外包 包装absence 缺席
access 访问存取通路进入
achieve 实现完成
acquire 获得
adjacency list method 邻接表表示法
adjacency matrix method 邻接矩阵表示法
algorithm 算法
allocate 留下分配
analog 推论
append 添加
archive 档案归档
array 数组
assign 分配
assume 假设
assurance 确信信任
ATM(asynchronous transfer mode) 异步传输模式
b.. real programs kernels 实程序核心程序
b.. toy benchmark synthetic benchmark 简单基准程序复合基准程序
balance 平衡
bandwidth 带宽
batch 一批一组
benchmark 基准测试程序
best-fit algorithm 最佳适应算法
BFS(breadth first search) 广度优先搜索法
binary 二进制
binary relation 二元关系
binary tree 二叉树
bit series 比特序列
black-box white-box 黑盒白盒
block miss 块失效
blocked 阻塞(等待状态也称阻塞或封锁状态)
boundary 界线分界
bridge 网桥
bubble sort 冒泡排序
calculation 计算
candidate key 候选键(辅键)
capability 能力才能
capacity 容量
cartesian product 笛卡尔积
CASE(com.. aided sof.. engineering) 计算机辅助软件工程
CCP(communication control processor) 通信控制处理机
cell 信元
characteristic 特征特性
circuit switching 线路交换
circular wait 循环等待
CISC(complex instruction set computer) 复杂指令集计算机
class 类
Client/Server 客户机/服务器
clock cycle clock rate 时钟周期时钟频率
coaxial cable 同轴电缆
cohesion coupling 内聚耦合
coincidental logical procedural functional 偶然内聚逻辑内聚过程内聚功能内聚
combination 联合配合
common 公用的共同的
communication 通信
complement number 补码
component 成分
concept 概念观念
condition 情况状况
conform 符合
consist 组成存在
constrain 约束
contain 包含
correspond (corresponding) 相符合(相应的一致的)
CPETT 计算机性能评价工具与技术
CPI 每条指令需要的周期数
CSMA/CD 带冲突检测的载波监听多路访问
cursor 游标
cyclic redundency check 循环冗余检校
database: integrity consistency restory 完整性一致性可恢复性
database: security efficiency 数据库设计的目标: 安全性效率
deadlock: mutual exclusion 死锁条件: 互斥
deadlock: circular wait no preemption 死锁条件: 循环等待狗熊先权
decimal 十进位的
decision 决定判断
decomposition 双重的混合的
decrease 减少
definition 定义
definition phase 定义阶段
demonstrate 证明
design phase 设计阶段
determine 限定
development phase 开发阶段
DFS(depth first search) 深度优先搜索法
diagram 图表
Difference Manchester 差分曼彻斯特
directed graph undirected graph 有向图无向图
distinguish 辩认区别
distributed system 分布式系统
divide division 分开除除法
divide union intersection difference 除并交差
document 文件文档
DQDB(distributed queue dual bus) 分布队列双总线
draw 绘制
dual 二元的双的
dynamic design process 动态定义过程
element 元素要素
elevator (scan) algorithm 电梯算法又称扫描算法
encapsulation inheritance 封装(压缩) 继承(遗传)
encode 译成密码
entity 实体
entity integrity rule 实体完整性规则
equal 相等的
equation 方程式等式
estimate 估计判断
Ethernet 以太网
evolution 发展演化
exceed 超过
exchange sort 交换排序
exclusive locks 排它锁(简记为X 锁)
execute 实现执行
exhibit 表现展示陈列
existence 存在发生
expertise 专门技术
external(internal) fragmentation 外(内)碎片
fault page fault 中断过错页中断
FDDI(fiber distributed data interface) 光纤分布式数据接口
FDM(frequency division multiplexing 频分多路复用
fiber optic cable 光缆
FIFO replacement policy 先进先出替换算法
figure 数字图形
final 最后的最终的
first normal form 第一范式
floppy 活动盘片(软盘)
foreign key domain tuple 外来键值域元组
form 形状形式
formula 公式表达式
foundation 基础根据基金
frame page frame 帧结构页结构
frequency 频率
FTP 文件传送服务
function 函数
functionally dependent 函数依赖
gateway 网间连接器
gather 聚集采集推测
general-purose registers 通用寄存器
generate 产生
grade 等级标准
graph (graphic) 图
Gropher 将用户的请求自动转换成
FTP
guarantee 保证确定
hash table hash function collision 哈希表哈希函数(散列函数) 碰撞
HDLC 面向比特型数据链路层协议
hit rate 命中率
host 主计算机
host language statement 主语言语句
hypertext 超级文本
illustrate 举例说明
independent 独立的
index 索引
indirect 间接的
influence 有影响的
initially 最初开头
insertion sort 插入排序
instruction format 指令格式
instruction set 指令集
interface 接口分界面连接体
internal 内部的内在的
interrupt 中断
IPC 工业过程控制
ISAM VSAM 索引顺序存取方法虚拟存储存取方法
join natural join semijoin 连接自然连接半连接
judgment 判断
kernel executive supervisor user 核心执行管理用户
kernels 核心程序
key comparison 键(码)值比较
LAN(local area network) 局域网
load 负载载入
logical functional 逻辑内聚功能内聚
longitudinal 水平的
loop 圈环状
maintain 维护保养供给
maintanence phase 维护(保养)阶段
MAN(metropclitan area network) 城域网
Manchester 曼彻斯特
map 地图映射图
matrix 矩阵点阵
memory reference 存储器参量
message switching 报文交换
method 方法技巧
MFLOP(million floating point operate p s 每秒百万次浮点运算
minimum 最小的
MIPS(millions of instructions per second 每秒百万条指令
module 单位基准
monitor (model benchmark physcal) method 监视(模型基准物理)法
multilevel data flow chart 分层数据流图
multiple 复合的多样的
multiple-term formula 多项式
multiplexing 多路复用技术
multiplication 乘法
mutual exclusion 互相排斥
non-key attributes 非码属性
null 零空
Nyquist 奈奎斯特
object oriented 对象趋向的使适应的
object oriented analysis 面向对象的分析
object oriented databases 面向对象数据库
object oriented design 面向对象的设计
object oriented implementation 面向对象的实现
obtain 获得
occupy 占有居住于
occurrence 事件
odd 奇数的
one-dimensional array 一维数组
OODB(object oriented data base) 面向对象数据库
OOM(object oriented method) 面向对象的方法
oom: information object message class 信息对象消息类
oom: instance method message passing 实例方法消息传递
open system 开放系统
operand 操作数
optimized 尽量充分利用
optional 任选的非强制的
organize 组织
overflow 溢出
overlapping register windows 重叠寄存器窗口
packet switching 报文分组交换
page fault 页面失效
page replacement algorithm 页替换算法
paged segments 段页式管理
PCB(process control block) 进程控制块
peer entites 对等实体
perform 表演执行
period 时期周期
permit 许可准许
phase 阶段局面状态
physical data link network layer 物理层数据链路层网络层
pipeline 管道
platter track cluster 面磁道簇
predicate 谓语
preemption 有优先权的
prefix (Polish form) 前缀(波兰表达式)
preorder inorder postorder 前序中序后序
presentation application layer 表示层应用层
primary key attributes 主码属性
principle 原则方法
procedural coincidental 过程内聚偶然内聚
process 过程加工处理
proficient 精通
program debugging 程序排错
projection selection join 投影选择连接
proposition 主张建议陈述
protocal 协议
prototype 原型样板
prototyping method (model) 原型化周期(模型)
pseudo-code 伪码(又称程序设计语言PDL)
punctuation 标点
purpose 目的意图
quality 质量品质
queue 队列
ready blocked running 就绪阻塞(等待) 运行
real page number 实页数
real programs 实程序
redirected 重定向
redundency 冗余
reference integrity rule 引用完整性规则
referred to as 把.....当作
regarde 关于
register(registry) 寄存器登记注册挂号
regularly 定期的常规的
relation 关系
relay 中继
reliability 可信赖的
repeater 中继器
replacement 替换
represent 代表象征
request indication response confirm 请求指示响应确认
resource 资源
respon 回答响应
RISC(reduced instruction set computer) 精简指令集计算机
robustness 健壮性
router 路由器
scheme 计划图表
sector head cylinder 扇区磁头柱面
selection sort 选择排序
semaphores 信号
sequence 序列顺序
Shanon 香农
share locks 共享锁(简记为S 锁)
short path critical path 最短路径关键路径
signal 信号
signal-to-noise ratio 信噪比B/N
similar 相似的
SISD SIMD MISD MIMD * 指令流* 数据流
SMDS 交换多兆位数据服务
software development phase 软件开发阶段
software engineering 软件工程
software portability 软件可移植性
software requirements specification 软件需求说明书
solve 解决
sort 种类方式分类排序
spanning tree 跨越树(生成树)
specify 指定说明
speedup 加速比
SSTF(shortest-seek-time-first) 最短寻道时间优先(磁盘调度算法)
stack strategy non-stack strategy 堆栈型非堆栈型
starvation 饥饿匮乏
statement 陈述
storage 贮藏库
store procdures 存储过程
strategy 战略兵法计划
strict 严密的
styles 文体风格
subgroup 循环的
subset 子集子设备
superclass subclass abstract class 超类子类抽象类
suppose 假定
symbolic 象征的符号的
synthetic benchmark 复合基准程序
system testing 系统测试
Systolic 脉动阵列
table 表表格桌子
TDM(time division multiplexing) 时分多路复用
technology 工艺技术
terminal 终端
testing phase 测试阶段
theta select project theta join θ选择投影θ连接
time complexity 时间复杂度
timestamping 时标技术
Token Bus 令牌总线
Token Ring 令牌环
toy benchmark 简单基准程序
transaction 事务记录
transmite 传送
transport layer session layer 传输层会话层
traversal method 遍历方法
triggers store procedures 触发器存储过程
(ORACLE 系统)
underflow 下溢
unique 唯一的
unit system acceptance testing 单元测试系统测试确认测试
universe 宇宙全世界
update 更新
value [数]值
variable 变量
vertical 垂直的
vertice edge 顶点(结点) 边
via 经过
virtual memory system 虚拟存储系统
WAN(wide area network) 广域网
waterfall model 瀑布模型
white noise 白噪声
write-back(copy-back) 写回法
write-through(store-through) 写直达法
WWW(world wide web) 万维网

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A
Active-matrix主动距陈
Adapter cards适配卡
Advanced application高级应用
Analytical graph分析图表
Analyze分析
Animations动画
Application software 应用软件
Arithmetic operations算术运算
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Access time存取时间
access存取
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Basic application基础程序
Binary coding schemes二进制译码方案
Binary system二进制系统
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Bandwidth带宽
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Business-to-consumer企业对消费者
Bus总线

C
Cables连线
Cell单元箱
Chain printer链式打印机
Character and recognition device字符标识识别设备
Chart图表
Chassis支架
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Closed architecture封闭式体系结构
Column列
Combination key结合键
computer competency计算机能力
connectivity连接,结点
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Parallel ports并行端口
Passive-matrix被动矩阵
PC card个人计算机卡
Personal laser printer个人激光打印机
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Range范围
Record记录
Relational database关系数据库
Replace替换
Resolution分辨率
Row行
Read-only只读
Reformatting重组
regional service provider区域性服务供应商
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参考

https://blog.csdn.net/abcdabcdqqq/article/details/78782324

https://blog.csdn.net/sinat_36458870/article/details/70172524

 

 

2018-07-25 14:05:16 fantasysolo 阅读数 433

转自知乎:

计算机科学的领域

计算机系统

计算机应用技术

软件工程

作者:知乎用户
链接:https://www.zhihu.com/question/68039355/answer/412183505
来源:知乎
著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处

 

 

 在这里,我特别声明:本文章的源作者是   杨晓冬  (个人邮箱:xdyang.ustc@gmail.com)。原文的链接是
http://www.iask.sina.com.cn/u/2252291285/ish。版权归 杨晓冬 朋友所有。

         我非常感谢原作者辛勤地编写本文章,并愿意共享出来。我也希望转载本文的各位朋友,要注明原作者和出处,以尊重原作者!       

 

资料下载链接转自豆瓣: https://www.douban.com/note/554915390/

图像处理和计算机视觉中的经典论文下载地址:http://pan.baidu.com/s/1boVNlKj

图像处理与计算机视觉 基础经典与最近发展下载地址:http://pan.baidu.com/s/1slBsfCx

 

图像处理与计算机视觉基础,经典以及最近发展

一、 绪论

1. 为什么要写这篇文章

       从2002年到现在,接触图像快十年了。虽然没有做出什么很出色的工作,不过在这个领域摸爬滚打了十年之后,发现自己对图像处理和计算机视觉的感情越来 越深厚。下班之后看看相关的书籍和文献是一件很惬意的事情。平常的一大业余爱好就是收集一些相关的文章,尤其是经典的文章,到现在我的电脑里面已经有了几 十G的文章。写这个文档的想法源于我前一段时间整理文献时的一个突发奇想,既然有这个多文献,何不整理出其中的经典,抓住重点来阅读,同时也可以共享给大 家。于是当时即兴写了一个《图像处理与计算机视觉中的经典论文》。现在来看,那个文档写得很一般,所共享的论文也非常之有限。就算如此,还是得到了一些网 友的夸奖,心里感激不尽。因此,一直想下定决心把这个工作给完善,力求做到尽量全面。


       本文是对现有的图像处理和计算机视觉的经典书籍(后面会有推荐)的一个补充。一般的图像处理书籍都是介绍性的介绍某个方法,在每个领域内都会引用几十上 百篇参考文献。有时候想深入研究这个领域的时候却发现文献太多,不知如何选择。但实际上在每个领域都有那么三五篇抑或更多是非读不可的经典文献。这些文献 除了提出了很经典的算法,同时他们的Introduction和Related work也是对所在的领域很好的总结。读通了这几篇文献也就等于深入了解了这个领域,比单纯的看书收获要多很多。写本文的目的就是想把自己所了解到的各个 领域的经典文章整理出来,不用迷失在参考文献的汪洋大海里。

2. 图像处理和计算机视觉的分类

按照当前流行的分类方法,可以分为以下三部分:
A.图像处理:对输入的图像做某种变换,输出仍然是图像,基本不涉及或者很少涉及图像内容的分析。比较典型的有图像变换,图像增强,图像去噪,图像压      缩,图像恢复,二值图像处理等等。基于阈值的图像分割也属于图像处理的范畴。一般处理的是单幅图像。
 

B.图像分析:对图像的内容进行分析,提取有意义的特征,以便于后续的处理。处理的仍然是单幅图像。


C.计算机视觉:对图像分析得到的特征进行分析,提取场景的语义表示,让计算机具有人眼和人脑的能力。这时处理的是多幅图像或者序列图像,当然也包括部分单幅图像。


      关于图像处理,图像分析和计算机视觉的划分并没有一个很统一的标准。一般的来说,图像处理的书籍总会或多或少的介绍一些图像分析和计算机视觉的知识,比如 冈萨雷斯的数字图像处理。而计算机视觉的书籍基本上都会包括图像处理和图像分析,只是不会介绍的太详细。其实图像处理,图像分析和计算机视觉都可以纳入到 计算机视觉的范畴:图像处理->低层视觉(low level vision),图像分析->中间层视觉(middle level vision),计算机视觉->高层视觉(high level vision)。这是一般的计算机视觉或者机器视觉的划分方法。在本文中,仍然按照传统的方法把这个领域划分为图像处理,图像分析和计算机视觉。

3. 图像处理和计算机视觉开源库以及编程语言选择

       目前在图像处理中有两种最重要的语言:c/c++和matlab。它们各有优点:c/c++比较适合大型的工程,效率较高,而且容易转成硬件语言,是工 业界的默认语言之一。而matlab实现起来比较方便,适用于算法的快速验证,而且matlab有成熟的工具箱可以使用,比如图像处理工具箱,信号处理工 具箱。它们有一个共同的特点:开源的资源非常多。在学术界matlab使用的非常多,很多作者给出的源代码都是matlab版本。最近由于OpenCV的 兴起和不断完善,c/c++在图像处理中的作用越来越大。总的来说,c/c++和matlab都必须掌握,最好是精通,当然侧重在c/c++上对找工作会 有很大帮助。
至于开源库,个人非常推荐OpenCV,主要有以下原因:
(1)简单易入手。OpenCV进入OpenCV2.x的时代后,使用起来越来越简单,接口越来越傻瓜化,越来越matlab化。只要会imread,imwrite,imshow和了解Mat的基本操作就可以开 始入手了。


(2)OpenCV有一堆图像处理和计算机视觉的大牛在维护,bug在逐步减少,每个新的版本都会带来不同的惊喜。而且它已经或者逐步在移植到不懂的平台,并提供了对Python的很好的支持。


(3)在OpenCV上可以尝试各种最新以及成熟的技术,而不需要自己从头去写,比如人脸检测(Harr,LBP),DPM(Latent SVM),高斯背景模型,特征检测,聚类,hough变换等等 。而且它还支持各种机器学习方法(SVM,NN,KNN,决策树,Boosting等),使用起来很简单。


(4)文档内容丰富,并且给出了很多示例程序。当然也有一些地方文档描述不清楚,不过看看代码就很清楚了。


(5)完全开源。可以从中间提取出任何需要的算法。


(6)从学校出来后,除极少数会继续在学术圈里,大部分还是要进入工业界。现在在工 业界,c/c++仍是主流,很多公司都会优先考虑熟悉或者精通OpenCV的。事实上,在学术界,现在OpenCV也大有取代matlab之势。以前的 demo或者source code,很多作者都愿意给出matlab版本的,然后别人再呼哧呼哧改成c版本的。现在作者干脆给出c/c++版本,或者自己集成到OpenCV中去, 这样能快速提升自己的影响力。
       如果想在图像处理和计算机视觉界有比较深入的研究,并且以后打算进入这个领域工作的话,建议把OpenCV作为自己的主攻方向。如果找工作的时候敢号称自己精通OpenCV的话,肯定可以找到一份满意的工作。

 

4. 本文的特点和结构,以及适合的对象

 本文面向的对象是即将进入或者刚刚进入图像处理和计算机视觉领域的童鞋,可以在阅读书籍的同时参阅这些文献,能对书中提到的算法有比较深刻的理解。由于本文涉及 到的范围比较广,如果能对计算机视觉的资深从业者也有一定的帮助,我将倍感欣慰。为了不至太误人子弟,每一篇文章都或多或少的看了一下,最不济也看了摘要 (这句话实在整理之前写的,实际上由于精力有限,好多文献都只是大概扫了一眼,然后看了看google的引用数,一般在1000以上就放上来了,把这些文 章细细品味一遍也是我近一两年之内的目标)。在成文的过程中,我本人也受益匪浅,希望能对大家也有所帮助。

由于个人精力和视野的关系,有一些我未涉足过的领域不敢斗胆推荐,只是列出了一些引用 率比较高的文章,比如摄像机标定和立体视觉。不过将来,由于工作或者其他原因,这些领域也会接触到,我会逐步增减这些领域的文章。尽管如此,仍然会有疏 漏,忘见谅。同时文章的挑选也夹带了一些个人的喜好,比如我个人比较喜欢low level方向的,尤其是IJCV和PAMI上面的文章,因此这方面也稍微多点,希望不要引起您的反感。如果有什么意见或者建议,欢迎mail我。文章和 资源我都会在我的csdn blog和sina ishare同步更新。

此申明:这些论文的版权归作者及其出版商所有,请勿用于商业目的。
个人blog:       http://blog.csdn.net/dcraw
新浪iask地址:http://iask.sina.com.cn/u/2252291285/ish?folderid=868438
      本文的安排如下。第一部分是绪论。第二部分是图像处理中所需要用到的理论基础,主要是这个领域所涉及到的一些比较好的参考书籍。第三部分是计算机视觉中所涉 及到的信号处理和模式识别文章。由于图像处理与图像分析太难区分了,第四部分集中讨论了它们。第五部分是计算机视觉部分。最后是小结。

二、 图像处理与计算机视觉相关的书籍

1. 数学

      我们所说的图像处理实际上就是数字图像处理,是把真实世界中的连续三维随机信号投影到传感器的二维平面上,采样并量化后得到二维矩阵。数字图像处理就是二维 矩阵的处理,而从二维图像中恢复出三维场景就是计算机视觉的主要任务之一。这里面就涉及到了图像处理所涉及到的三个重要属性:连续性,二维矩阵,随机性。 所对应的数学知识是高等数学(微积分),线性代数(矩阵论),概率论和随机过程。这三门课也是考研数学的三个组成部分,构成了图像处理和计算机视觉最基础 的数学基础。如果想要更进一步,就要到网上搜搜林达华推荐的数学书目了。

2. 信号处理

    图像处理其实就是二维和三维信号处理,而处理的信号又有一定的随机性,因此经典信号处理和随机信号处理都是图像处理和计算机视觉中必备的理论基础。

2.1经典信号处理

信号与系统(第2版) Alan V.Oppenheim等著 刘树棠译

离散时间信号处理(第2版) A.V.奥本海姆等著 刘树棠译

数字信号处理:理论算法与实现 胡广书 (编者)

2.2随机信号处理

现代信号处理 张贤达著

统计信号处理基础:估计与检测理论 Steven M.Kay等著 罗鹏飞等译

自适应滤波器原理(第4版) Simon Haykin著 郑宝玉等译

2.3 小波变换

信号处理的小波导引:稀疏方法(原书第3版) tephane Malla著, 戴道清等译

2.4 信息论

信息论基础(原书第2版) Thomas M.Cover等著 阮吉寿等译

3. 模式识别

Pattern Recognition and Machine Learning Bishop, Christopher M. Springer

模式识别(英文版)(第4版) 西奥多里德斯著

Pattern Classification (2nd Edition) Richard O. Duda等著

Statistical Pattern Recognition, 3rd Edition Andrew R. Webb等著

模式识别(第3版) 张学工著

4. 图像处理与计算机视觉的书籍推荐

图像处理,分析与机器视觉 第三版 Sonka等著 艾海舟等译

Image Processing, Analysis and Machine Vision

                ( 附:这本书是图像处理与计算机视觉里面比较全的一本书了,几乎涵盖了图像视觉领域的各个方面。中文版的个人感觉也还可以,值得一看。)

数字图像处理 第三版 冈萨雷斯等著

Digital Image Processing

(附:数字图像处理永远的经典,现在已经出到了第三版,相当给力。我的导师曾经说过,这本书写的很优美,对写英文论文也很有帮助,建议购买英文版的。)

计算机视觉:理论与算法 Richard Szeliski著

Computer Vision: Theory and Algorithm

                (附:微软的Szeliski写的一本最新的计算机视觉著作。内容非常丰富,尤其包括了作者的研究兴趣,比如一般的书里面都没有的Image Stitching和                       Image Matting等。这也从另一个侧面说明这本书的通用性不如Sonka的那本。不过作者开放了这本书的电子版,可以有选择性的阅读。
                  http://szeliski.org/Book/
                  Multiple View Geometry in Computer Vision 第二版Harley等著
                 引用达一万多次的经典书籍了。第二版到处都有电子版的。第一版曾出过中文版的,后来绝版了。网上也可以找到中英文版的电子版。)

计算机视觉:一种现代方法 DA Forsyth等著

Computer Vision: A Modern Approach

MIT的经典教材。虽然已经过去十年了,还是值得一读。期待第二版

Machine vision: theory, algorithms, practicalities 第三版 Davies著

(附:为数不多的英国人写的书,偏向于工业应用。)

数字图像处理 第四版 Pratt著

Digital Image Processing

(附:写作风格独树一帜,也是图像处理领域很不错的一本书。网上也可以找到非常清晰的电子版。)

5. 小结

罗嗦了这么多,实际上就是几个建议:
(1)基础书千万不可以扔,也不能低价处理给同学或者师弟师妹。不然到时候还得一本本从书店再买回来的。钱是一方面的问题,对着全新的书看完全没有看自己当年上过的课本有感觉。
(2)遇到有相关的课,果断选修或者蹭之,比如随机过程,小波分析,模式识别,机器学习,数据挖掘,现代信号处理甚至泛函。多一些理论积累对将来科研和工作都有好处。
(3)资金允许的话可以多囤一些经典的书,有的时候从牙缝里面省一点都可以买一本好书。不过千万不要像我一样只囤不看。

 

 

三、 计算机视觉中的信号处理与模式识别

      从本章开始,进入本文的核心章节。一共分三章,分别讲述信号处理与模式识别,图像处理与分析以及计算机视觉。与其说是讲述,不如说是一些经典文章的罗列以及 自己的简单点评。与前一个版本不同的是,这次把所有的文章按类别归了类,并且增加了很多文献。分类的时候并没有按照传统的分类方法,而是划分成了一个个小 的门类,比如SIFT,Harris都作为了单独的一类,虽然它们都可以划分到特征提取里面去。这样做的目的是希望能突出这些比较实用且比较流行的方法。 为了以后维护的方便,按照字母顺序排的序。

1. Boosting

    Boosting是最近十来年来最成功的一种模式识别方法之一,个人认为可以和SVM并称为模式识别双子星。它真正实现了“三个臭皮匠,赛过诸葛亮”。只要保证每个基本分 类器的正确率超过50%,就可以实现组合成任意精度的分类器。这样就可以使用最简单的线性分类器。Boosting在计算机视觉中的最成功的应用无疑就是 Viola-Jones提出的基于Haar特征的人脸检测方案。听起来似乎不可思议,但Haar+Adaboost确实在人脸检测上取得了巨大的成功,已 经成了工业界的事实标准,并且逐步推广到其他物体的检测。
Rainer Lienhart在2002 ICIP发表的这篇文章是Haar+Adaboost的最好的扩展,他把原始的两个方向的Haar特征扩展到了四个方向,他本人是OpenCV积极的参与 者。现在OpenCV的库里面实现的Cascade Classification就包含了他的方法。这也说明了盛会(如ICIP,ICPR,ICASSP)也有好文章啊,只要用心去发掘。

[1997] A Decision-Theoretic Generalization of on-Line Learning and an Application to Boosting

[1998] Boosting the margin A new explanation for the effectiveness of voting methods

[2002 ICIP TR] Empirical Analysis of Detection Cascades of Boosted Classifiers for Rapid Object Detection

[2003] The Boosting Approach to Machine Learning An Overview

[2004 IJCV] Robust Real-time Face Detection

[1989 PAMI] Unsupervised Optimal Fuzzy Clustering

[1991 PAMI] A validity measure for fuzzy clustering

[1995 PAMI] On cluster validity for the fuzzy c-means model

[1998] Some New Indexes of Cluster Validity

[1999 ACM] Data Clustering A Review

[1999 JIIS] On Clustering Validation Techniques

[2001] Estimating the number of clusters in a dataset via the Gap statistic

[2001 NIPS] On Spectral Clustering

[2002] A stability based method for discovering structure in clustered data

[2007] A tutorial on spectral clustering

[2006 TIT] Compressed Sensing

[2008 SPM] An Introduction to Compressive Sampling

[2011 TSP] Structured Compressed Sensing From Theory to Applications

4. Decision Trees

对决策树感兴趣的同学这篇文章是非看不可的了。

[1986] Introduction to Decision Trees

5. Dynamical Programming

动态规划也是一个比较使用的方法,这里挑选了一篇PAMI的文章以及一篇Book Chapter

[1990 PAMI] using dynamic programming for solving variational problems in vision

[Book Chapter] Dynamic Programming

6. Expectation Maximization

EM是计算机视觉中非常常见的一种方法,尤其是对参数的估计和拟合,比如高斯混合模型。EM和GMM在Bishop的PRML里单独的作为一章,讲的很不错。关于EM的tutorial,网上也可以搜到很多。

[1977] Maximum likelihood from incomplete data via the EM algorithm

[1996 SPM] The Expectation-Maximzation Algorithm

7. Graphical Models

伯克利的乔丹大师的Graphical Model,可以配合这Bishop的PRML一起看。

[1999 ML] An Introduction to Variational Methods for Graphical Models

8. Hidden Markov Model

HMM在语音识别中发挥着巨大的作用。在信号处理和图像处理中也有一定的应用。最早接触它是跟小波和检索相关的,用HMM来描述小波系数之间的相互关系,并用来做检索。这里提供一篇1989年的经典综述,几篇HMM在小波,分割,检索和纹理上的应用以及一本比较早的中文电子书,现在也不知道作者是谁,在这里对作者表示感谢。

[1989 ] A tutorial on hidden markov models and selected applications in speech recognition

[1998 TSP] Wavelet-based statistical signal processing using hidden Markov models

[2001 TIP] Multiscale image segmentation using wavelet-domain hidden Markov models

[2002 TMM] Rotation invariant texture characterization and retrieval using steerable wavelet-domain hidden Markov models

[2003 TIP] Wavelet-based texture analysis and synthesis using hidden Markov models

Hmm Chinese book.pdf

9. Independent Component Analysis

同PCA一样,独立成分分析在计算机视觉中也发挥着重要的作用。这里介绍两篇综述性的文章,最后一篇是第二篇的TR版本,内容差不多,但比较清楚一些。

[1999] Independent Component Analysis A Tutorial

[2000 NN] Independent component analysis algorithms and applications

[2000] Independent Component Analysis Algorithms and Applications

10. Information Theory

计算机视觉中的信息论。这方面有一本很不错的书Information Theory in Computer Vision and Pattern Recognition。这本书有电子版,如果需要用到的话,也可以参考这本书。

[1995 NC] An Information-Maximization Approach to Blind Separation and Blind Deconvolution

[2010] An information theory perspective on computational vision

11. Kalman Filter

这个话题在张贤达老师的现代信号处理里面讲的比较深入,还给出了一个有趣的例子。这里列出了Kalman的最早的论文以及几篇综述,还有Unscented Kalman Filter。同时也有一篇Kalman Filter在跟踪中的应用以及两本电子书。

[1960 Kalman] A New Approach to Linear Filtering and Prediction Problems Kalman

[1970] Least-squares estimation_from Gauss to Kalman

[1997 SPIE] A New Extension of the Kalman Filter to Nonlinear System

[2000] The Unscented Kalman Filter for Nonlinear Estimation

[2001 Siggraph] An Introduction to the Kalman Filter_full

[2003] A Study of the Kalman Filter applied to Visual Tracking

12. Pattern Recognition and Machine Learning

模式识别名气比较大的几篇综述

[2000 PAMI] Statistical pattern recognition a review

[2004 CSVT] An Introduction to Biometric Recognition

[2010 SPM] Machine Learning in Medical Imaging

13. Principal Component Analysis

著名的PCA,在特征的表示和特征降维上非常有用。

[2001 PAMI] PCA versus LDA

[2001] Nonlinear component analysis as a kernel eigenvalue problem

[2002] A Tutorial on Principal Component Analysis

[2009] A Tutorial on Principal Component Analysis

[2011] Robust Principal Component Analysis

[Book Chapter] Singular Value Decomposition and Principal Component Analysis

14. Random Forest

随机森林

[2001 ML] Random Forests

[2009 BMVC] Performance Evaluation of RANSAC Family

16. Singular Value Decomposition

对于非方阵来说,就是SVD发挥作用的时刻了。一般的模式识别书都会介绍到SVD。这里列出了K-SVD以及一篇Book Chapter

[2006 TSP] K-SVD An Algorithm for Designing Overcomplete Dictionaries for Sparse Representation

[Book Chapter] Singular Value Decomposition and Principal Component Analysis

17. Sparse Representation

这里主要是Proceeding of IEEE上的几篇文章

[2009 PAMI] Robust Face Recognition via Sparse Representation

[2009 PIEEE] Image Decomposition and Separation Using Sparse Representations An Overview

[2010 PIEEE] Dictionaries for Sparse Representation Modeling

[2010 PIEEE] It's All About the Data

[2010 PIEEE] Matrix Completion With Noise

[2010 PIEEE] On the Role of Sparse and Redundant Representations in Image Processing

[2010 PIEEE] Sparse Representation for Computer Vision and Pattern Recognition

[2011 SPM] Directionary Learning

18. Support Vector Machines

[1998] A Tutorial on Support Vector Machines for Pattern Recognition

[2004] LIBSVM A Library for Support Vector Machines

19. Wavelet

在小波变换之前,时频分析的工具只有傅立叶变换。众所周知,傅立叶变换在时域没有分辨率,不能捕捉局部频域信息。虽然短时傅立叶变换克服了这个缺点,但只能刻画恒定窗口的频率特性,并且不能很好的扩展到二维。小波变换的出现很好的解决了时频分析的问题,作为一种多分辨率分析工具,在图像处理中得到了极大的发展和应用。在小波变换的发展过程中,有几个人是不得不提的,Mallat, Daubechies,Vetteri, M.N.Do, Swelden,Donoho。Mallat和Daubechies奠定了第一代小波的框架,他们的著作更是小波变换的必读之作,相对来说,小波十讲太偏数学了,比较难懂。而Mallat的信号处理的小波导引更偏应用一点。Swelden提出了第二代小波,使小波变换能够快速方便的实现,他的功劳有点类似于FFT。而Donoho,Vetteri,Mallat及其学生们提出了Ridgelet, Curvelet, Bandelet,Contourlet等几何小波变换,让小波变换有了方向性,更便于压缩,去噪等任务。尤其要提的是M.N.Do,他是一个越南人,得过IMO的银牌,在这个领域著作颇丰。我们国家每年都有5个左右的IMO金牌,希望也有一两个进入这个领域,能够也让我等也敬仰一下。而不是一股脑的都进入金融,管理这种跟数学没有多大关系的行业,呵呵。很希望能看到中国的陶哲轩,中国的M.N.Do。
说到小波,就不得不提JPEG2000。在JPEG2000中使用了Swelden和Daubechies提出的用提升算法实现的9/7小波和5/3小波。如果对比JPEG和JPEG2000,就会发现JPEG2000比JPEG在性能方面有太多的提升。本来我以为JPEG2000的普及只是时间的问题。但现在看来,这个想法太Naive了。现在已经过去十几年了,JPEG2000依然没有任何出头的迹象。不得不说,工业界的惯性力量太强大了。如果以前的东西没有什么硬伤的话,想改变太难了。不巧的是,JPEG2000的种种优点在最近的硬件上已经有了很大的提升。压缩率?现在动辄1T,2T的硬盘,没人太在意压缩率。渐进传输?现在的网速包括无线传输的速度已经相当快了,渐进传输也不是什么优势。感觉现在做图像压缩越来越没有前途了,从最近的会议和期刊文档也可以看出这个趋势。不管怎么说,JPEG2000的Overview还是可以看看的。

[1989 PAMI] A theory for multiresolution signal decomposition__the wavelet representation

[1996 PAMI] Image Representation using 2D Gabor Wavelet

[1998 ] FACTORING WAVELET TRANSFORMS INTO LIFTING STEPS

[1998] The Lifting Scheme_ A Construction Of Second Generation Wavelets

[2000 TCE] The JPEG2000 still image coding system_ an overview

[2002 TIP] The curvelet transform for image denoising

[2003 TIP] Gray and color image contrast enhancement by the curvelet transform

[2003 TIP] Mathematical Properties of the jpeg2000 wavelet filters

[2003 TIP] The finite ridgelet transform for image representation

[2005 TIP] Sparse Geometric Image Representations With Bandelets

[2005 TIP] The Contourlet Transform_ An Efficient Directional Multiresolution Image Representation

[2010 SPM] The Curvelet Transform

 

 

四、 图像处理与分析

本章主要讨论图像处理与分析。虽然后面计算机视觉部分的有些内容比如特征提取等也可以归结到图像分析中来,但鉴于它们与计算机视觉的紧密联系,以及它们的出处,没有把它们纳入到图像处理与分析中来。同样,这里面也有一些也可以划归到计算机视觉中去。这都不重要,只要知道有这么个方法,能为自己所用,或者从中得到灵感,这就够了。

1. Bilateral Filter

Bilateral Filter俗称双边滤波器是一种简单实用的具有保持边缘作用的平缓滤波器,由Tomasi等在1998年提出。它现在已经发挥着重大作用,尤其是在HDR领域。

[1998 ICCV] Bilateral Filtering for Gray and Color Images

[2008 TIP] Adaptive Bilateral Filter for Sharpness Enhancement and Noise Removal

2. Color

如果对颜色的形成有一定的了解,能比较深刻的理解一些算法。这方面推荐冈萨雷斯的数字图像处理中的相关章节以及Sharma在Digital Color Imaging Handbook中的第一章“Color fundamentals for digital imaging”。跟颜色相关的知识包括Gamma,颜色空间转换,颜色索引以及肤色模型等,这其中也包括著名的EMD。

[1991 IJCV] Color Indexing

[2000 IJCV] The Earth Mover's Distance as a Metric for Image Retrieval

[2001 PAMI] Color invariance

[2002 IJCV] Statistical Color Models with Application to Skin Detection

[2003] A review of RGB color spaces

[2007 PR]A survey of skin-color modeling and detection methods

Gamma.pdf

GammaFAQ.pdf

3. Compression and Encoding

个人以为图像压缩编码并不是当前很热的一个话题,原因前面已经提到过。这里可以看看一篇对编码方面的展望文章

[2005 IEEE] Trends and perspectives in image and video coding

4. Contrast Enhancement

对比度增强一直是图像处理中的一个恒久话题,一般来说都是基于直方图的,比如直方图均衡化。冈萨雷斯的书里面对这个话题讲的比较透彻。这里推荐几篇个人认为不错的文章。

[2002 IJCV] Vision and the Atmosphere

[2003 TIP] Gray and color image contrast enhancement by the curvelet transform

[2006 TIP] Gray-level grouping (GLG) an automatic method for optimized image contrast enhancement-part II

[2006 TIP] Gray-level grouping (GLG) an automatic method for optimized image contrast Enhancement-part I

[2007 TIP] Transform Coefficient Histogram-Based Image Enhancement Algorithms Using Contrast Entropy

[2009 TIP] A Histogram Modification Framework and Its Application for Image Contrast Enhancement

5. Deblur (Restoration)

图像恢复或者图像去模糊一直是一个非常难的问题,尤其是盲图像恢复。港中文的jiaya jia老师在这方面做的不错,他在主页也给出了可执行文件。这方面的内容也建议看冈萨雷斯的书。这里列出了几篇口碑比较好的文献,包括古老的Richardson-Lucy方法,几篇盲图像恢复的综述以及最近的几篇文章,尤以Fergus和Jiaya Jia的为经典。

[1972] Bayesian-Based Iterative Method of Image Restoration

[1974] an iterative technique for the rectification of observed distributions

[1990 IEEE] Iterative methods for image deblurring

[1996 SPM] Blind Image Deconvolution

[1997 SPM] Digital image restoration

[2005] Digital Image Reconstruction - Deblurring and Denoising

[2006 Siggraph] Removing Camera Shake from a Single Photograph

[2008 Siggraph] High-quality Motion Deblurring from a Single Image

[2011 PAMI] Richardson-Lucy Deblurring for Scenes under a Projective Motion Path

6. Dehazing and Defog

严格来说去雾化也算是图像对比度增强的一种。这方面最近比较好的工作就是He kaiming等提出的Dark Channel方法。这篇论文也获得了2009的CVPR 最佳论文奖。2这位003年的广东高考状元已经于2011年从港中文博士毕业加入MSRA(估计当时也就二十五六岁吧),相当了不起。

[2008 Siggraph] Single Image Dehazing

[2009 CVPR] Single Image Haze Removal Using Dark Channel Prior

[2011 PAMI] Single Image Haze Removal Using Dark Channel Prior

7. Denoising

图像去噪也是图像处理中的一个经典问题,在数码摄影中尤其重要。主要的方法有基于小波的方法和基于偏微分方程的方法。

[1992 SIAM] Image selective smoothing and edge detection by nonlinear diffusion. II

[1992 SIAM] Image selective smoothing and edge detection by nonlinear diffusion

[1992] Nonlinear total variation based noise removal algorithms

[1994 SIAM] Signal and image restoration using shock filters and anisotropic diffusion

[1995 TIT] De-noising by soft-thresholding

[1998 TIP] Orientation diffusions

[2000 TIP] Adaptive wavelet thresholding for image denoising and compression

[2000 TIP] Fourth-order partial differential equations for noise removal

[2001] Denoising through wavelet shrinkage

[2002 TIP] The Curvelet Transform for Image Denoising

[2003 TIP] Noise removal using fourth-order partial differential equation with applications to medical magnetic resonance images in space and time

[2008 PAMI] Automatic Estimation and Removal of Noise from a Single Image

[2009 TIP] Is Denoising Dead

8. Edge Detection

边缘检测也是图像处理中的一个基本任务。传统的边缘检测方法有基于梯度算子,尤其是Sobel算子,以及经典的Canny边缘检测。到现在,Canny边缘检测及其思想仍在广泛使用。关于Canny算法的具体细节可以在Sonka的书以及canny自己的论文中找到,网上也可以搜到。最快最直接的方法就是看OpenCV的源代码,非常好懂。在边缘检测方面,Berkeley的大牛J Malik和他的学生在2004年的PAMI提出的方法效果非常好,当然也比较复杂。在复杂度要求不高的情况下,还是值得一试的。MIT的Bill Freeman早期的代表作Steerable Filter在边缘检测方面效果也非常好,并且便于实现。这里给出了几篇比较好的文献,包括一篇最新的综述。边缘检测是图像处理和计算机视觉中任何方向都无法逃避的一个问题,这方面研究多深都不为过。

[1980] theory of edge detection

[1983 Canny Thesis] find edge

[1986 PAMI] A Computational Approach to Edge Detection

[1990 PAMI] Scale-space and edge detection using anisotropic diffusion

[1991 PAMI] The design and use of steerable filters

[1995 PR] Multiresolution edge detection techniques

[1996 TIP] Optimal edge detection in two-dimensional images

[1998 PAMI] Local Scale Control for Edge Detection and Blur Estimation

[2003 PAMI] Statistical edge detection_ learning and evaluating edge cues

[2004 IEEE] Edge Detection Revisited

[2004 PAMI] Design of steerable filters for feature detection using canny-like criteria

[2004 PAMI] Learning to Detect Natural Image Boundaries Using Local Brightness, Color, and Texture Cues

[2011 IVC] Edge and line oriented contour detection State of the art

9. Graph Cut

基于图割的图像分割算法。在这方面没有研究,仅仅列出几篇引用比较高的文献。这里又见J Malik,当然还有华人杰出学者Jianbo Shi,他的主页非常搞笑,在醒目的位置标注Do not fly China Eastern Airlines ... 看来是被坑过,而且坑的比较厉害。这个领域,俄罗斯人比较厉害。

[2000 PAMI] Normalized cuts and image segmentation

[2001 PAMI] Fast approximate energy minimization via graph cuts

[2004 PAMI] What energy functions can be minimized via graph cuts

10. Hough Transform

虽然霍夫变换可以扩展到广义霍夫变换,但最常用的还是检测圆和直线。这方面同样推荐看OpenCV的源代码,一目了然。Matas在2000年提出的PPHT已经集成到OpenCV中去了。

[1986 CVGIU] A Survey of the Hough Transform

[1989] A Comparative study of Hough transform methods for circle finding

[1992 PAMI] Shapes recognition using the straight line Hough transform_ theory and generalization

[1997 PR] Extraction of line features in a noisy image

[2000 CVIU] Robust Detection of Lines Using the Progressive Probabilistic Hough Transform

11. Image Interpolation

图像插值,偶尔也用得上。一般来说,双三次也就够了

[2000 TMI] Interpolation revisited

[2008 Fnd] Image and Video Matting A Survey

[2008 PAMI] A Closed-Form Solution to Natural Image Matting

[2008 PAMI] Spectral Matting

13. Image Modeling

图像的统计模型。这方面有一本专门的著作Natural Image Statistics

[1994] The statistics of natural images

[2003 JMIV] On Advances in Statistical Modeling of Natural Images

[2009 IJCV] Fields of Experts

[2009 PAMI] Modeling multiscale subbands of photographic images with fields of Gaussian scale mixtures

14. Image Quality Assessment

在图像质量评价方面,Bovik是首屈一指的。这位老师也很有意思,作为编辑出版了很多书。他也是IEEE的Fellow

[2004 TIP] Image quality assessment from error visibility to structural similarity

[2011 TIP] blind image quality assessment From Natural Scene Statistics to Perceptual Quality

15. Image Registration

图像配准最早的应用在医学图像上,在图像融合之前需要对图像进行配准。在现在的计算机视觉中,配准也是一个需要理解的概念,比如跟踪,拼接等。在KLT中,也会涉及到配准。这里主要是综述文献。

[1992 MIA] Image matching as a diffusion process

[1992 PAMI] A Method for Registration of 3-D shapes

[1992] a survey of image registration techniques

[1998 MIA] A survey of medical image registration

[2003 IVC] Image registration methods a survey

[2003 TMI] Mutual-Information-Based Registration of Medical Survey

[2011 TIP] Hairis registration

16. Image Retrieval

图像检索曾经很热,在2000年之后似乎消停了一段时间。最近各种图像的不变性特征提出来之后,再加上互联网搜索的商业需求,这个方向似乎又要火起来了,尤其是在商业界,比如淘淘搜。这仍然是一个非常值得关注的方面。而且图像检索与目标识别具有相通之处,比如特征提取和特征降维。这方面的文章值得一读。在最后给出了两篇Book chapter,其中一篇还是中文的。

[2000 PAMI] Content-based image retrieval at the end of the early years

[2000 TIP] PicToSeek Combining Color and Shape Invariant Features for Image Retrieval

[2002] Content-Based Image Retrieval Systems A Survey

[2008] Content-Based Image Retrieval-Literature Survey

[2010] Plant Image Retrieval Using Color,Shape and Texture Features

[2012 PAMI] A Multimedia Retrieval Framework Based on Semi-Supervised Ranking and Relevance Feedback

CBIR Chinese

fundament of cbir

17. Image Segmentation

图像分割,非常基本但又非常难的一个问题。建议看Sonka和冈萨雷斯的书。这里给出几篇比较好的文章,再次看到了J Malik。他们给出了源代码和测试集,有兴趣的话可以试试。

[2004 IJCV] Efficient Graph-Based Image Segmentation

[2008 CVIU] Image segmentation evaluation A survey of unsupervised methods

[2011 PAMI] Contour Detection and Hierarchical Image Segmentation

18. Level Set

大名鼎鼎的水平集,解决了Snake固有的缺点。Level set的两位提出者Sethian和Osher最后反目,实在让人遗憾。个人以为,这种方法除了迭代比较费时,在真实场景中的表现让人生疑。不过,2008年ECCV上的PWP方法在结果上很吸引人。在重初始化方面,Chunming Li给出了比较好的解决方案

[1995 PAMI] Shape modeling with front propagation_ a level set approach

[2001 JCP] Level Set Methods_ An Overview and Some Recent Results

[2005 CVIU] Geodesic active regions and level set methods for motion estimation and tracking

[2007 IJCV] A Review of Statistical Approaches to Level Set Segmentation

[2008 ECCV] Robust Real-Time Visual Tracking using Pixel-Wise Posteriors

[2010 TIP] Distance Regularized Level Set Evolution and its Application to Image Segmentation

19. Pyramid

其实小波变换就是一种金字塔分解算法,而且具有无失真重构和非冗余的优点。Adelson在1983年提出的Pyramid优点是比较简单,实现起来比较方便。

[1983] The Laplacian Pyramid as a Compact Image Code

[1993 PAMI] Image representation via a finite Radon transform

[1993 TIP] The fast discrete radon transform I theory

[2007 IVC] Generalised finite radon transform for N×N images

21. Scale Space

尺度空间滤波在现代不变特征中是一个非常重要的概念,有人说SIFT的提出者Lowe是不变特征之父,而Linderburg是不变特征之母。虽然尺度空间滤波是Witkin最早提出的,但其理论体系的完善和应用还是Linderburg的功劳。其在1998年IJCV上的两篇文章值得一读,不管是特征提取方面还是边缘检测方面。

[1987] Scale-space filtering

[1990 PAMI] Scale-Space for Discrete Signals

[1994] Scale-space theory A basic tool for analysing structures at different scales

[1998 IJCV] Edge Detection and Ridge Detection with Automatic Scale Selection

[1998 IJCV] Feature Detection with Automatic Scale Selection

22. Snake

活动轮廓模型,改变了传统的图像分割的方法,用能量收缩的方法得到一个统计意义上的能量最小(最大)的边缘。

[1987 IJCV] Snakes Active Contour Models

[1996 ] deformable model in medical image A Survey

[1997 IJCV] geodesic active contour

[1998 TIP] Snakes, shapes, and gradient vector flow

[2000 PAMI] Geodesic active contours and level sets for the detection and tracking of moving objects

[2001 TIP] Active contours without edges

23. Super Resolution

超分辨率分析。对这个方向没有研究,简单列几篇文章。其中Yang Jianchao的那篇在IEEE上的下载率一直居高不下。

[2002] Example-Based Super-Resolution

[2009 ICCV] Super-Resolution from a Single Image

[2010 TIP] Image Super-Resolution Via Sparse Representation

24. Thresholding

阈值分割是一种简单有效的图像分割算法。这个topic在冈萨雷斯的书里面讲的比较多。这里列出OTSU的原始文章以及一篇不错的综述。

[1979 IEEE] OTSU A threshold selection method from gray-level histograms

[2001 JISE] A Fast Algorithm for Multilevel Thresholding

[2004 JEI] Survey over image thresholding techniques and quantitative performance evaluation

25. Watershed

分水岭算法是一种非常有效的图像分割算法,它克服了传统的阈值分割方法的缺点,尤其是Marker-Controlled Watershed,值得关注。Watershed在冈萨雷斯的书里面讲的比较详细。

[1991 PAMI] Watersheds in digital spaces an efficient algorithm based on immersion simulations

[2001]The Watershed Transform Definitions, Algorithms and Parallelizat on Strategies

 

五、 计算机视觉

这一章是计算机视觉部分,主要侧重在底层特征提取,视频分析,跟踪,目标检测和识别方面等方面。对于自己不太熟悉的领域比如摄像机标定和立体视觉,仅仅列出上google上引用次数比较多的文献。有一些刚刚出版的文章,个人非常喜欢,也列出来了。

1. Active Appearance Models

活动表观模型和活动轮廓模型基本思想来源Snake,现在在人脸三维建模方面得到了很成功的应用,这里列出了三篇最早最经典的文章。对这个领域有兴趣的可以从这三篇文章开始入手。

[1998 ECCV] Active Appearance Models

[2001 PAMI] Active Appearance Models

2. Active Shape Models

[1995 CVIU]Active Shape Models-Their Training and Application

3. Background modeling and subtraction

背景建模一直是视频分析尤其是目标检测中的一项关键技术。虽然最近一直有一些新技术的产生,demo效果也很好,比如基于dynamical texture的方法。但最经典的还是Stauffer等在1999年和2000年提出的GMM方法,他们最大的贡献在于不用EM去做高斯拟合,而是采用了一种迭代的算法,这样就不需要保存很多帧的数据,节省了buffer。Zivkovic在2004年的ICPR和PAMI上提出了动态确定高斯数目的方法,把混合高斯模型做到了极致。这种方法效果也很好,而且易于实现。在OpenCV中有现成的函数可以调用。在背景建模大家族里,无参数方法(2000 ECCV)和Vibe方法也值得关注。

[1997 PAMI] Pfinder Real-Time Tracking of the Human Body

[1999 CVPR] Adaptive background mixture models for real-time tracking

[1999 ICCV] Wallflower Principles and Practice of Background Maintenance

[2000 ECCV] Non-parametric Model for Background Subtraction

[2000 PAMI] Learning Patterns of Activity Using Real-Time Tracking

[2002 PIEEE] Background and foreground modeling using nonparametric

kernel density estimation for visual surveillance

[2004 ICPR] Improved adaptive Gaussian mixture model for background subtraction

[2004 PAMI] Recursive unsupervised learning of finite mixture models

[2006 PRL] Efficient adaptive density estimation per image pixel for the task of background subtraction

[2011 TIP] ViBe A Universal Background Subtraction Algorithm for Video Sequences

4. Bag of Words

词袋,在这方面暂时没有什么研究。列出三篇引用率很高的文章,以后逐步解剖之。

[2003 ICCV] Video Google A Text Retrieval Approach to Object Matching in Videos

[2004 ECCV] Visual Categorization with Bags of Keypoints

[2006 CVPR] Beyond bags of features Spatial pyramid matching for recognizing natural scene categories

5. BRIEF

BRIEF是Binary Robust Independent Elementary Features的简称,是近年来比较受关注的特征描述的方法。ORB也是基于BRIEF的。

[2010 ECCV] BRIEF Binary Robust Independent Elementary Features

[2011 ICCV] ORB an efficient alternative to SIFT or SURF

[2012 PAMI] BRIEF Computing a Local Binary Descriptor Very Fast

6. Camera Calibration and Stereo Vision

非常不熟悉的领域。仅仅列出了十来篇重要的文献,供以后学习。

[1979 Marr] A Computational Theory of Human Stereo Vision

[1985] Computational vision and regularization theory

[1987 IEEE] A versatile camera calibration technique for

high-accuracy 3D machine vision metrology using off-the-shelf TV cameras and lenses

[1987] Probabilistic Solution of Ill-Posed Problems in Computational Vision

[1988 PIEEE] Ill-Posed Problems in Early Vision

[1989 IJCV] Kalman Filter-based Algorithms for Estimating Depth from Image Sequences

[1990 IJCV] Relative Orientation

[1990 IJCV] Using vanishing points for camera calibration

[1992 ECCV] Camera self-calibration Theory and experiments

[1992 IJCV] A theory of self-calibration of a moving camera

[1992 PAMI] Camera calibration with distortion models and accuracy evaluation

[1994 IJCV] The Fundamental Matrix Theory, Algorithms, and Stability Analysis

[1994 PAMI] a stereo matching algorithm with an adaptive window theory and experiment

[1999 ICCV] Flexible camera calibration by viewing a plane from unknown orientations

[1999 IWAR] Marker tracking and hmd calibration for a video-based augmented reality conferencing system

[2000 PAMI] A flexible new technique for camera calibration

7. Color and Histogram Feature

这里面主要来源于图像检索,早期的图像检测基本基于全局的特征,其中最显著的就是颜色特征。这一部分可以和前面的Color知识放在一起的。

[1995 SPIE] Similarity of color images

[1996 PR] IMAGE RETRIEVAL USING COLOR AND SHAPE

[1996] comparing images using color coherence vectors

[1997 ] Image Indexing Using Color Correlograms

[2001 TIP] An Efficient Color Representation for Image Retrieval

[2009 CVIU] Performance evaluation of local colour invariants

8. Deformable Part Model

大红大热的DPM,在OpenCV中有一个专门的topic讲DPM和latent svm

[2008 CVPR] A Discriminatively Trained, Multiscale, Deformable Part Model

[2010 CVPR] Cascade Object Detection with Deformable Part Models

[2010 PAMI] Object Detection with Discriminatively Trained Part-Based Models

9. Distance Transformations

距离变换,在OpenCV中也有实现。用来在二值图像中寻找种子点非常方便。

[1986 CVGIP] Distance Transformations in Digital Images

[2008 ACM] 2D Euclidean Distance Transform Algorithms A Comparative Survey

10. Face Detection

最成熟最有名的当属Haar+Adaboost

[1998 PAMI] Neural Network-Based Face Detection

[2002 PAMI] Detecting faces in images a survey

[2002 PAMI] Face Detection in Color Images

[2004 IJCV] Robust Real-Time Face Detection

11. Face Recognition

不熟悉,简单罗列之。

[1991] Face Recognition Using Eigenfaces

[2000 PAMI] Automatic Analysis of Facial Expressions The State of the Art

[2000] Face Recognition A Literature Survey

[2006 PR] Face recognition from a single image per person A survey

[2009 PAMI] Robust Face Recognition via Sparse Representation

12. FAST

用机器学习的方法来提取角点,号称很快很好。

[2006 ECCV] Machine learning for high-speed corner detection

[2010 PAMI] Faster and Better A Machine Learning Approach to Corner Detection

13. Feature Extraction

这里的特征主要都是各种不变性特征,SIFT,Harris,MSER等也属于这一类。把它们单独列出来是因为这些方法更流行一点。关于不变性特征,王永明与王贵锦合著的《图像局部不变性特征与描述》写的还不错。Mikolajczyk在2005年的PAMI上的文章以及2007年的综述是不错的学习材料。

[1989 PAMI] On the detection of dominant points on digital curves

[1997 IJCV] SUSAN—A New Approach to Low Level Image Processing

[2004 IJCV] Matching Widely Separated Views Based on Affine Invariant Regions

[2004 IJCV] Scale & Affine Invariant Interest Point Detectors

[2005 PAMI] A performance evaluation of local descriptors

[2006 IJCV] A Comparison of Affine Region Detectors

[2007 FAT] Local Invariant Feature Detectors - A Survey

[2011 IJCV] Evaluation of Interest Point Detectors and Feature Descriptors

14. Feature Matching

Fua课题组在今年PAMI上的一篇文章,感觉还不错

[2012 PAMI] LDAHash Improved Matching with Smaller Descriptors

15. Harris

虽然过去了很多年,Harris角点检测仍然广泛使用,而且基于它有很多变形。如果仔细看了这种方法,从直观也可以感觉到这是一种很稳健的方法。

[1988 Harris] A combined corner and edge detector

16. Histograms of Oriented Gradients

HoG方法也在OpenCV中实现了:HOGDescriptor。

[2005 CVPR] Histograms of Oriented Gradients for Human Detection

NavneetDalalThesis.pdf

17. Image Distance

[1993 PAMI] Comparing Images Using the Hausdorff Distance

18. Image Stitching

图像拼接,另一个相关的词是Panoramic。在Computer Vision: Algorithms and Applications一书中,有专门一章是讨论这个问题。这里的两面文章一篇是综述,一篇是这方面很经典的文章。

[2006 Fnd] Image Alignment and Stitching A Tutorial

[2007 IJCV] Automatic Panoramic Image Stitching using Invariant Features

19. KLT

KLT跟踪算法,基于Lucas-Kanade提出的配准算法。除了三篇很经典的文章,最后一篇给出了OpenCV实现KLT的细节。

[1981] An Iterative Image Registration Technique with an Application to Stereo Vision full version

[1994 CVPR] Good Features to Track

[2004 IJCV] Lucas-Kanade 20 Years On A Unifying Framework

Pyramidal Implementation of the Lucas Kanade Feature Tracker OpenCV

20. Local Binary Pattern

LBP。OpenCV的Cascade分类器也支持LBP,用来取代Haar特征。

[2002 PAMI] Multiresolution gray-scale and rotation Invariant Texture Classification with Local Binary Patterns

[2004 ECCV] Face Recognition with Local Binary Patterns

[2006 PAMI] Face Description with Local Binary Patterns

[2011 TIP] Rotation-Invariant Image and Video Description With Local Binary Pattern Features

21. Low-Level Vision

关于Low level vision的两篇很不错的文章

[1998 TIP] A general framework for low level vision

[2000 IJCV] Learning Low-Level Vision

22. Mean Shift

均值漂移算法,在跟踪中非常流行的方法。Comaniciu在这个方面做出了重要的贡献。最后三篇,一篇是CVIU上的top download文章,一篇是最新的PAMI上关于Mean Shift的文章,一篇是OpenCV实现的文章。

[1995 PAMI] Mean shift, mode seeking, and clustering

[2002 PAMI] Mean shift a robust approach toward feature space analysis

[2003 CVPR] Mean-shift blob tracking through scale space

[2009 CVIU] Object tracking using SIFT features and mean shift

[2012 PAMI] Mean Shift Trackers with Cross-Bin Metrics

OpenCV Computer Vision Face Tracking For Use in a Perceptual User Interface

23. MSER

这篇文章发表在2002年的BMVC上,后来直接录用到2004年的IVC上,内容差不多。MSER在Sonka的书里面也有提到。

[2002 BMVC] Robust Wide Baseline Stereo from Maximally Stable Extremal Regions

[2003] MSER Author Presentation

[2004 IVC] Robust wide-baseline stereo from maximally stable extremal regions

[2011 PAMI] Are MSER Features Really Interesting

24. Object Detection

首先要说的是第一篇文章的作者,Kah-Kay Sung。他是MIT的博士,后来到新加坡国立任教,极具潜力的一个老师。不幸的是,他和他的妻子都在2000年的新加坡空难中遇难,让人唏嘘不已。

http://en.wikipedia.org/wiki/Singapore_Airlines_Flight_006

最后一篇文章也是Fua课题组的,作者给出的demo效果相当好。

[1998 PAMI] Example-based learning for view-based human face detection

[2003 IJCV] Learning the Statistics of People in Images and Video

[2011 PAMI] Learning to Detect a Salient Object

[2012 PAMI] A Real-Time Deformable Detector

25. Object Tracking

跟踪也是计算机视觉中的经典问题。粒子滤波,卡尔曼滤波,KLT,mean shift,光流都跟它有关系。这里列出的是传统意义上的跟踪,尤其值得一看的是2008的Survey和2003年的Kernel based tracking。

[2003 PAMI] Kernel-based object tracking

[2007 PAMI] Tracking People by Learning Their Appearance

[2008 ACM] Object Tracking A Survey

[2008 PAMI] Segmentation and Tracking of Multiple Humans in Crowded Environments

[2011 PAMI] Hough Forests for Object Detection, Tracking, and Action Recognition

[2011 PAMI] Robust Object Tracking with Online Multiple Instance Learning

[2012 IJCV] PWP3D Real-Time Segmentation and Tracking of 3D Objects

26. OCR

一个非常成熟的领域,已经很好的商业化了。

[1992 IEEE] Historical review of OCR research and development

Video OCR A Survey and Practitioner's Guide

27. Optical Flow

光流法,视频分析所必需掌握的一种算法。

[1981 AI] Determine Optical Flow

[1994 IJCV] Performance of optical flow techniques

[1995 ACM] The Computation of Optical Flow

[2004 TR] Tutorial Computing 2D and 3D Optical Flow

[2005 BOOK] Optical Flow Estimation

[2008 ECCV] Learning Optical Flow

[2011 IJCV] A Database and Evaluation Methodology for Optical Flow

28. Particle Filter

粒子滤波,主要给出的是综述以及1998 IJCV上的关于粒子滤波发展早期的经典文章。

[1998 IJCV] CONDENSATION—Conditional Density Propagation for Visual Tracking

[2002 TSP] A tutorial on particle filters for online nonlinear non-Gaussian Bayesian tracking

[2002 TSP] Particle filters for positioning, navigation, and tracking

[2003 SPM] particle filter

29. Pedestrian and Human detection

仍然是综述类,关于行人和人体的运动检测和动作识别。

[1999 CVIU] Visual analysis of human movement_ A survey

[2001 CVIU] A Survey of Computer Vision-Based Human Motion Capture

[2005 TIP] Image change detection algorithms a systematic survey

[2006 CVIU] a survey of avdances in vision based human motion capture

[2007 CVIU] Vision-based human motion analysis An overview

[2007 IJCV] Pedestrian Detection via Periodic Motion Analysis

[2007 PR] A survey of skin-color modeling and detection methods

[2010 IVC] A survey on vision-based human action recognition

[2012 PAMI] Pedestrian Detection An Evaluation of the State of the Art

30. Scene Classification

当相机越来越傻瓜化的时候,自动场景识别就非常重要。这是比拼谁家的Auto功能做的比较好的时候了。

[2001 IJCV] Modeling the Shape of the Scene A Holistic Representation of the Spatial Envelope

[2001 PAMI] Visual Word Ambiguity

[2007 PAMI] A Thousand Words in a Scene

[2010 PAMI] Evaluating Color Descriptors for Object and Scene Recognition

[2011 PAMI] CENTRIST A Visual Descriptor for Scene Categorization

31. Shadow Detection

[2003 PAMI] Detecting moving shadows-- algorithms and evaluation

32. Shape

关于形状,主要是两个方面:形状的表示和形状的识别。形状的表示主要是从边缘或者区域当中提取不变性特征,用来做检索或者识别。这方面Sonka的书讲的比较系统。2008年的那篇综述在这方面也讲的不错。至于形状识别,最牛的当属J Malik等提出的Shape Context。

[1993 PR] IMPROVED MOMENT INVARIANTS FOR SHAPE DISCRIMINATION

[1993 PR] Pattern Recognition by Affine Moment Invariants

[1996 PR] IMAGE RETRIEVAL USING COLOR AND SHAPE

[2001 SMI] Shape matching similarity measures and algorithms

[2002 PAMI] Shape matching and object recognition using shape contexts

[2004 PR] Review of shape representation and description techniques

[2006 PAMI] Integral Invariants for Shape Matching

[2008] A Survey of Shape Feature Extraction Techniques

33. SIFT

关于SIFT,实在不需要介绍太多,一万多次的引用已经说明问题了。SURF和PCA-SIFT也是属于这个系列。后面列出了几篇跟SIFT有关的问题。

[1999 ICCV] Object recognition from local scale-invariant features

[2000 IJCV] Evaluation of Interest Point Detectors

[2003 CVIU] Speeded-Up Robust Features (SURF)

[2004 CVPR] PCA-SIFT A More Distinctive Representation for Local Image Descriptors

[2004 IJCV] Distinctive Image Features from Scale-Invariant Keypoints

[2010 IJCV] Improving Bag-of-Features for Large Scale Image Search

[2011 PAMI] SIFTflow Dense Correspondence across Scenes and its Applications

34. SLAM

Simultaneous Localization and Mapping, 同步定位与建图。
SLAM问题可以描述为: 机器人在未知环境中从一个未知位置开始移动,在移动过程中根据位置估计和地图进行自身定位,同时在自身定位的基础上建造增量式地图,实现机器人的自主定位和导航。

[2002 PAMI] Simultaneous Localization and Map-Building Using Active Vision

[2007 PAMI] MonoSLAM Real-Time Single Camera SLAM

35. Texture Feature

纹理特征也是物体识别和检索的一个重要特征集。

[1973] Textural features for image classification

[1979 ] Statistical and structural approaches to texture

[1996 PAMI] Texture features for browsing and retrieval of image data

[2002 PR] Brief review of invariant texture analysis methods

[2012 TIP] Color Local Texture Features for Color Face Recognition

36. TLD

Kadal创立了TLD,跟踪学习检测同步进行,达到稳健跟踪的目的。他的两个导师也是大名鼎鼎,一个是发明MSER的Matas,一个是Mikolajczyk。他还创立了一个公司TLD Vision s.r.o. 这里给出了他的系列文章,最后一篇是刚出来的PAMI。

[2009] Online learning of robust object detectors during unstable tracking

[2010 CVPR] P-N Learning Bootstrapping Binary Classifiers by Structural Constraints

[2010 ICIP] FACE-TLD TRACKING-LEARNING-DETECTION APPLIED TO FACES

[2012 PAMI] Tracking-Learning-Detection

37. Video Surveillance

前两篇是两个很有名的视频监控系统,里面包含了很丰富的信息量,比如CMU的那个系统里面的背景建模算法也是相当简单有效的。最后一篇是比较近的综述。

[2000 CMU TR] A System for Video Surveillance and Monitoring

[2000 PAMI] W4-- real-time surveillance of people and their activities

[2008 MVA] The evolution of video surveillance an overview

38. Viola-Jones

  Haar+Adaboost的弱弱联手,组成了最强大的利器。在OpenCV里面有它的实现,也可以选择用LBP来代替Haar特征。

[2001 CVPR] Rapid object detection using a boosted cascade of simple features

[2004 IJCV] Robust Real-time Face Detection

六、 结束语


历时一个多月,终于用业余时间把这些资料整理出来了,总算了却了一块心病,也不至于再看着一堆资料发愁了。以后可能会有些小修小补,但不会有太大的变化了。万里长征走完了第一步,剩下的就是理解和消化了。借新浪ishare共享出来,希望能够对你的科研也有一定的帮助。最后简单统计一下各个年份出现的频率。

文章总数:372

2012年: 10

2011年: 20

2010年: 20

2009年: 14

2008年: 18

2007年: 13

2006年: 14

2005年: 9

2004年: 24

2003年: 22

2002年: 21

2001年: 21

2000年: 23

1999年: 10

1998年: 22

1997年: 8

1996年: 9

1995年: 9

1994年: 7

1993年: 5

1992年: 11

1991年: 5

1990年: 6

1980-1989: 22

1960-1979: 9

2014-09-20 20:25:45 xiahouzuoxin 阅读数 15103

转载请注明出处:http://xiahouzuoxin.github.io/notes


图像金字塔

图像金字塔是通过将原始图像经过平滑、下采样所生成一系列具有不同分辨率的图像的集合。金字塔结构(Pyramid)适于多分辨率处理的一种图像存储数据结构。

最常用的生成图像金字塔的方法是采用高斯函数平滑图像,每次将分辨率降低为原来的一半,由此得到一个图像序列{ML,ML-1,……,M0},图像金字塔的存储量为N^2*(1+1/4+1/16+...)=(4*N^2)/3

example

如上图:最右边为原始图像,从右到左依次为使用高斯平滑1次、2次和3次后的图像,这些图像共同组成了图像金字塔。

图像金字塔这种结构在图像处理中有广泛的用途。最著名的特征匹配算子SIFT就是通过构造图像金字塔来完成的。有关图像金字塔在SIFT特征提取算法中的应用可参见Rachel Zhang的博文"SIFT特征提取分析"

程序分析

/*
 * FileName : pyramids.cpp
 * Author   : xiahouzuoxin @163.com
 * Version  : v1.0
 * Date     : Sat 20 Sep 2014 07:04:29 PM CST
 * Brief    : 
 * 
 * Copyright (C) MICL,USTB
 */
#include <iostream>
#include "cv.h" 
#include "highgui.h"
#include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp"

using namespace std;
using namespace cv;

const char *wn = "Pyramids Demo";

int main(int argc, char *argv[])
{
    if (argc < 2) {
        cout<<"Usage: ./pyramids [file name]"<<endl;
        return -1;
    }

    Mat src = imread(argv[1]);
    if (!src.data) {
        cout<<"Error: read image error."<<endl;
        return -1;
    }

    /* Size of input image must be 2^n */
    if ( src.cols & (src.cols-1) ) {  // src.cols > 0 first
        cout<<"Error: input image's column must be 2^n"<<endl;
        return -1;
    }
    if ( src.rows & (src.rows-1) ) {  // src.cols > 0 first
        cout<<"Error: input image's row must be 2^n"<<endl;
        return -1;
    }

    cout<<"User Guide:"<<endl;
    cout<<"---------------------"<<endl;
    cout<<"u   -> Zoom out"<<endl;
    cout<<"d   -> Zoom in"<<endl;
    cout<<"ESC -> Exit program"<<endl;

    namedWindow(wn, WINDOW_AUTOSIZE);
    imshow(wn, src);

    Mat cur = src;
    Mat dst = cur;

    int end_while = 0;
    while(!end_while) {
        char c;

        c = waitKey(10);
        switch (c) {
        case 27:   /* ESC */
            end_while = 1;
            break;
        case 'u':
            pyrUp(cur, dst, Size(cur.cols*2, cur.rows*2));
            imshow(wn, dst);
            cur = dst;
            break;
        case 'd':
            pyrDown(cur, dst, Size(cur.cols/2, cur.rows/2));
            imshow(wn, dst);
            cur = dst;
            break;
        default:
            break;
        }

    }
}
  1. 使用高斯图像金字塔进行降采样和插值的函数分别是pyrDownpyrUp,参数依次为原图像、采样结果图像、采样后的图像尺寸。

  2. 上述程序中的降采样操作因为都是按2为倍数进行的,因此要求输入图像的长宽都必须是2^n。if ( src.cols & (src.cols-1) )是用来判断原图像的列是否为2^n的语句。请仔细体会这种判断某个数是否是2^n的方法——x*(x-1)返回0表示x是2^n,否则不是。

结果显示

下面一系列图片展现的是先将原图像通过图像金字塔降采样(会存在数据丢失),再通过金字塔插值恢复图像过程中图像的变化过程。由于降采样过程中存在数据丢失,所以可以看到恢复到原图像大小后的图像比原图像模糊。

origin

图注 原图像

div2

图注 1次降采样后的图像

div4

图注 2次降采样后的图像

MUL2

图注 2次降采样后,再经过1次图像金字塔插值操作后的图像,大小与1次降采样后图像相同,但变得模糊

MUL4

图注 2次降采样后,再经过2次图像金字塔插值操作后的图像,大小与原图相同,但变得模糊

图像分割方法总结

博文 来自: weixin_37051000
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