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1、图像识别前景cloudseawang 浅谈图像处理方向的就业前景转) 最近版上有不少人在讨论图像处理的就业方向，似乎大部分都持悲观的态度。我想结合我今年找工作的经验谈就我看来，个人觉得图像处理的就业还是不错的。首先可以把图像看成二维、三维或者更高维的信号，从这个理里面就业形势最好的，因为你不仅要掌握信号处理的基本知识，也要掌握图像处理 中芯微 摩托罗拉上海研究院 威盛 松下 索尼 清华同方 三星 所有与图像有关的公司都是一种选择。比如数码相机、显微镜成像、超声成像、工业机器都可以作为求职方向。 要求： 1、外语。如果进外企，外语的重要性不言而喻。一般外企的第一轮面试都是英语口语面试。 2、编程
2、。这方面尤以C为重，很多公司的笔试都是考c知识。 3、专业水平。如果要找专业相关的工作，研究生期间的研究经历和发表的论文就显的比较重要。 4、知识面的宽度。我觉得在研究生期间，除了做好自己的研究方向之外，扩宽一下知识面也有很大的帮助，当机视觉和模式识别，知识面越宽，就业时的选择就会越多。 图像处理方向毕业的就业面非常广，而且待遇在应届生应该是中上等。其实还是一句话，能力决定一切。只要到好工作。祝所有正在读研或者即将读研的朋友将来都能有一份满意的工作。 我说点不好的 呵呵 版主的说法我同意 都是正面的 反面的来说：现在大学和研究机构 做图象的越来越多了，这里面老板自己懂图象的不知道有多少？！老板
3、不懂多数做图象的是用MATLAB，用别人的代码。在研究生三年学好C+毕业的有多少？在公司C+是重图象其实就是信号处理，除了本科是学信号的以外，信号与系统、数字信号处理是一定要学好的，那相应的数也要了解。 外语的基本要求是看懂英文文献，相应的英文书。去外企做研发，这是必备的。然后是口语和说这些不是波冷水，希望大家了解清楚。 Compared to the number of jobs available each year in the imaging soceity, the people who are majoring on it are wpeople who studied the t
4、his area were not end up with working on this area anymore. The most important thing here is to understand image processing, it requires a broad level of knowledge including, sompattern recognition, programming skills. It is all these background skills will find you a job, so prepare to have a deep
5、understanding on all these areas related to i我也是学模式识别的,但是研究方向是遥感图像处理和识别.总的来说这个方向是比较专,但也是目前图像处理中比复杂性超过我们所见过的任何图像. 其实谈到就业问题,我觉得如果研究方向比较适合,特别是读研期间能到斑竹谈的那些牛比的公司实习,了解企业真顺便提下:高德威公司还是不要考虑,因为本人在毕业面试过程中,虽然面试的人力资源人员很友善,但是通过他们一个比较自恋和自大的公司. 楼主是好人 不过此文更多是安慰 新手不可太当真 衡量专业好坏的标准有两个:应用前景和技术门槛 个人觉得图像处理应用前景一般,比通信,计算机差远
6、了,而技术门槛,相信不是新手都清楚,比微波之类低不少 总的来说图像方向就业一般,在it业算较冷得,特别是模式识别,人工智能之类,看起来高深邪乎,其实就是博士都不1）说到图像处理比通信差，很大部分的原因是当前行业背景，但通信真正的研发在中国又有多少，我的朋友中很很大的一个难点，也是多媒体通信。 2）说到比计算机差，我觉得这与你怎么看待计算机专业有关，有人觉得是基础，是工具，有人觉得是专业。况少。 3）再者，说微波，RFID等入门难，但要做精又谈何容易，而且兴趣真的很重要，没有兴趣，再有前景的专业适合搞这个，就业时，单位一般会暗示。另外，就业面也较窄，好公司真的难进，找工的时候，真的很郁闷，特这个
7、另当别论。 4）说回图像处理，我觉得还是较中肯的，略有好的嫌疑，关键还是在读研的时候能把方向做宽，研究点做深入，注重实现能力、创新能力和学习能织提炼能力，锻炼逻辑思维。如果真的能做到三年光阴不虚度，找工应该不是问题，到时真正要考虑的是定位问5）当然，最后，找工的时候，包装是一种技巧，整合是一种需要。 我觉得做图像处理还是很有前途的。 有做图像三维重建的来找我，我们公司做医疗影像的。 可以跟我Email联系：yalee 作图像处理方面的研究工作，最重要的两个问题：其一是要把握住国际上最前 沿的内容；其二是所作工作要具备很高的实用背景。解决第一个问题的办法就 是找出这个方向公认最牛的几个超级大拿(
8、看看他们都在作什么)和最权威的 出版物(阅读上面最新的文献)，解决第二个问题的办法是你最好能够找到一个 实际应用的项目，边做边写文章。 做好这几点的途径之一就是充分利用网络资源，特别是权威网站和大拿们的个人主页。下面是我收集的一些资源SMTH AI版的alamarik和Graphics版的faintt) 导航栏： 1研究群体 2大拿主页 3前沿期刊 4GPL软件资源 5搜索引擎 一、研究群体 http:/www-2.cs.cmu.edu/cil/vision.html 这是卡奈基梅隆大学的计算机视觉研究组的主页，上面提供很全的资料，从发表文章的下载到演示程序、测试还有一个搜索引擎。 http:
9、/www.cmis.csiro.au/IAP/zimage.htm 这是一个侧重图像分析的站点，一般。但是提供一个Image Analysis环境-ZIMAGE and SZIMAGE。 http:/www.via.cornell.edu/ 康奈尔大学的计算机视觉和图像分析研究组，好像是电子和计算机工程系的。侧重医学方面的研究，但是在上设中，能够跟踪一些信息。 有一个很有意思的项目：DID(文档图像解码)。 http:/www-cs-students.stanford.edu/ 斯坦福大学计算机系主页，自己找吧:( http:/www.fmrib.ox.ac.uk/analysis/ 主要研究
10、：Brain Extraction Tool,Nonlinear noise reduction,Linear Image Registration, Automated Segmentation,Structural brain change analysis,motion correction,etc. http:/www.cse.msu.edu/prip/ 这是密歇根州立大学计算机和电子工程系的模式识别-图像处理研究组，它的FTP上有许多的文章(NEW)。 http:/pandora.inf.uni-jena.de/p/e/index.html 德国的一个数字图像处理研究小组，在其上面能
11、找到一些不错的链接资源。 http:/www-staff.it.uts.edu.au/sean/CVCC.dir/home.html CVIP(used to be CVCC for Computer Vision and Cluster Computing) is a research group focusing on cluster-baArchitecture. http:/cfia.gmu.edu/ The mission of the Center for Image Analysis is to foster multi-disciplinary research in imag
12、e, multimedia and related tebetween academic institutes, industry and government agencies, and to transfer key technologies to help industry build next generation commercial and military imaging and multimedia systems. http:/peipa.essex.ac.uk/info/groups.html 可以通过它来搜索全世界各地的知名的计算机视觉研究组(CV Groups)，极力推
13、荐。 二、图像处理GPL库 http:/www.ph.tn.tudelft.nl/klamer/cppima.html Cppima 是一个图像处理的C+函数库。这里有一个较全面介绍它的库函数的文档，当然你也可以下载压缩的G档。 http:/iraf.noao.edu/ Welcome to the IRAF Homepage! IRAF is the Image Reduction and Analysis Facility, a general purpose software system for the reduction and analysis of astronomical da
14、ta. http:/entropy.brni-jhu.org/tnimage.html 一个非常不错的Unix系统的图像处理工具，看看它的截图。你可以在此基础上构建自己的专用图像处理工具包 这是GPL软件集散地，到这里找你想要得到的IP库吧。 三、搜索资源 当然这里基本的搜索引擎还是必须要依靠的，比如Google等，可以到我常用的链接看看。下面的链接可能会节 四、大拿网页 http:/www.ai.mit.edu/people/wtf/ 这位可是MIT人工智能实验室的BILL FREEMAN。大名鼎鼎！专长是：理解-贝叶斯模型。 MERL(Mitsubishi Electric Researc
15、h Laboratory)中的擅长“Style Machine”高手。 CV界极有声望的A.Blake XX年毕业于剑桥大学三一学院并或数学与电子科学学士学位。之后在MIT，Edinb成为Oxford的教授，直到XX年进入微软剑桥研究中心。主要工作领域是计算机视觉。 http:/www-2.cs.cmu.edu/afs/cs.cmu.edu/user/har/Web/home.html 这位牛人好像正在学习汉语，并且搜集了诸如“两只老虎(Two Tigers)”的歌曲，嘿嘿:) 他的主页上面还有几个牛：Shumeet Baluja, Takeo Kanade。他们的Face Detection
16、作的绝对是世界一流。他毕业兴趣是计算机视觉。 http:/www.ifp.uiuc.edu/yrui_ifp_home/html/huang_frame.html 这位老牛在XX年就获得了MIT的博士学位！他领导的Image Lab比较出名的是指纹识别。 - 下面这些是我搜集的牛群(大部分是如日中天的Ph.D们)，可以学习的是他们的Study Ways! Finn Lindgren(Sweden):Statistical image analysis http:/www.maths.lth.se/matstat/staff/finn/ Pavel Paclik(Prague):statisti
17、cal pattern recognition http:/www.ph.tn.tudelft.nl/pavel/ Dr. Mark Burge:machine learning and graph theory http:/cs.armstrong.edu/burge/ yalin Wang:Document Image Analysis http:/students.washington.edu/ylwang/ Geir Storvik: Image analysis http:/www.math.uio.no/geirs/ Heidorn http:/alexia.lis.uiuc.ed
18、u/heidorn/ Joakim Lindblad:Digital Image Cytometry http:/www.cb.uu.se/joakim/index_eng.html S.Lavirotte: http:/www-sop.inria.fr/cafe/Stephane.Lavirotte/ Sporring:scale-space techniques http:/www.lab3d.odont.ku.dk/sporring/ Mark Jenkinson:Reduction of MR Artefacts http:/www.fmrib.ox.ac.uk/mark/ Justi
19、n K. Romberg:digital signal processing http:/www-dsp.rice.edu/jrom/ Fauqueur:Image retrieval by regions of interest http:/www-rocq.inria.fr/fauqueur/ James J. Nolan:Computer Vision http:/cs.gmu.edu/jnolan/ Daniel X. Pape:Information http:/www.bucho.org/dpape/ Drew Pilant:remote sensing technology ht
20、tp:/www.geo.mtu.edu/anpilant/index.html 五、前沿期刊(TOP10) 这里的期刊大部分都可以通过上面的大拿们的主页间接找到，在这列出主要是为了节省直接想找期刊投稿的兄弟IEEE Trans. On PAMI puter.org/tpami/index.htm IEEE Transactionson Image Processing http:/www.ieee.org/organizations/pubs/transactions/tip.htm Pattern Recognition Pattern Recognition Letters 神经网络 Ne
21、ural Networks Tutorial Review http:/hem.hj.se/de96klda/NeuralNetworks.htm ftp:/ Image Compression with Neural Networks p.glam.ac.uk/digimaging/neural.htm Backpropagators Review Bibliographies on Neural Networks http:/liinwww.ira.uka.de/bibliography/Neural/ Intelligent Motion Control with an Artifici
22、al Cerebellum http:/www.q12.org/phd.html Kernel Machines http:/www.kernel-machines.org/ Some Neural Networks Research Organizations http:/www.ieee.org/nnc/ http:/www.inns.org/ Neural Network Modeling in Vision Research http:/www.rybak-et- Neural Networks and Machine Learning http:/learning.cs.toront
23、o.edu/ Neural Application Software Neural Network Toolbox for MATLAB Netlab Software http:/www.ncrg.aston.ac.uk/netlab/ Kunama Systems Limited http:/www.kunama.co.uk/ Computer Vision Computer Vision Homepage, Carnegie Mellon University www.cs.cmu.edu/cil/vision.html Annotated Computer Vision Bibliog
24、raphy http:/iris.usc.edu/Vision-Notes/bibliography/contents.html http:/iris.usc.edu/Vision-Notes/rosenfeld/contents.html Lawrence Berkeley National Lab Computer Vision and Robotics Applications http:/www-itg.lbl.gov/ITG.hm.pg.docs/VISIon/vision.html CVonline by University of Edinburgh The Evolving,
25、Distributed, Non-Proprietary, On-Line Compendium of Computer Vision, www.dai.ed.ac.uk/CVonline Computer Vision Handbook, www.cs.hmc.edu/fleck/computer-vision-handbook Vision Systems Courseware www.cs.cf.ac.uk/Dave/Vision_lecture/Vision_lecture_caller.html Research Activities in Computer Vision http:
26、/www-syntim.inria.fr/syntim/analyse/index-eng.html Vision Systems Acronyms www.vision-systems- Dictionary of Terms in Human and Animal Vision http:/cns-web.bu.edu/pub/laliden/WWW/Visionary/Visionary.html Metrology based on Computer Vision www.cranfield.ac.uk/sme/amac/research/metrology/metrology.htm
27、l Digital Photography Digital Photography, Scanning, and Image Processing Educational Resources, Universities Center for Image Processing in Education Library of Congress Call Numbers Related to Imaging Science by Rochester Institute of Technology http:/wally2.rit.edu/pubs/guides/imagingcall.html Ma
28、thematical Experiences through Image Processing, University of Washington www.cs.washington.edu/research/metip/metip.html Vismod Tech Reports and Publications, MIT http:/vismod.www.media.mit.edu/cgi-bin/tr_pagemaker Vision Lab PhD dissertation list, University of Antwerp http:/wcc.ruca.ua.ac.be/visi
29、elab/theses.html INRIA (France) Research Projects: Human-Computer Interaction, Image Processing, Data Management, Knowledge Syswww.inria.fr/Themes/Theme3-eng.html Image Processing Resources http:/eleceng.ukc.ac.uk/rls3/Contents.htm Publications of Carsten Steger http:/www9.informatik.tu-muenchen.de/
30、people/steger/publications.html FAQs comp.dsp FAQ Robotics FAQ www.frc.ri.cmu.edu/robotics-faq Wheres the sci.image.processing FAQ? www.cc.iastate.edu/olc_answers/packages/graphics/sci.image.processing.faq.html comp.graphics.algorithms FAQ, Section 3, 2D Image/Pixel Computations www.exaflop.org/docs/cgafaq Astronomical Image Processing System FAQ www.cv.nrao.edu/aips/aips_faq.html 0 0 (请您对文章做出评价)
