收录的图像视觉（也包含机器学习等）领域的博客资源的第二部分，包含：美国MIT、斯坦福、CMU三所高校
1）这些名人大家一般都熟悉，本文仅收录了包含较多资料的个人博客，并且有不少更新，还有些名人由于分享的paper、code或者数据集不多，暂时没收录了。
2）排名按照字母顺序
3）主要按照博客的域名进行分类，不代表作者当前工作所在机构
4）更新日期有可能不是最最新的日期，供参考
1 美国
1.1 MIT
1.1.1 Antonio Torralba
MIT助理教授Antonio Torralba
http://web.mit.edu/torralba/www/
方向：计算机视觉，机器学习和人类视觉感知。场景和物体识别。比较好的交互可视化web工具：Interactive visualization of deep networks
资源：Paper，project，Databases，code，teaching，demo。
更新：2015
1.1.2 Bolei Zhou
http://people.csail.mit.edu/bzhou/
方向：计算机视觉和机器学习，专为数据驱动的视觉和场景的理解.
资源：Paper、project、demo
更新：2015
1.1.3 Ce Liu
MIT前微软研究员现谷歌Ce Liu:
http://people.csail.mit.edu/celiu/
方向：CNN、Face hallucination、去噪、超分辨率、去模糊、分割
资源：Paper、software、project、Code
更新：2014
1.1.4 Douglas Lanman
Research Scientist at Oculus Research （虚拟现实一家公司）
http://alumni.media.mit.edu/~dlanman/index.html
方向：跨越计算机图形学，视觉，光学，信号处理与应用程序的计算显示和成像系统，特别是头戴式显示器和虚拟/增强现实.
资源：Paper、Code、Video
更新：2014
1.1.5 Michael (Miki) Rubinstein
Research Scientist, Google
http://people.csail.mit.edu/mrub/
方向：计算机视觉和图形的交叉点的图像和视频的分析的各个领域的工作。是低层次的图像/视频处理和计算摄影和视频.
资源：Paper、Code、Video、software、data
更新：2015
1.1.6 William Freeman
MIT教授William Freeman：
方向：图像纹理合成，运动重新渲染，计算摄影，和视觉学习。
经典：图像融合算法Phase-based Video Motion Processing。
Alex Efros和Freeman在2001年SIGGRAPH上发表了”Image quilting for texture synthesis and transfer”，其思想是从已知图像中获得小块，然后将这些小块拼接mosaic一起，形成新的图像。该算法是图像纹理合成中经典中的经典
资源：Paper，project。
更新：2015
1.1.7 林达华
MIT博士，汤晓欧学生林达华个人博客
方向：机器学习，数据挖掘，计算机视觉和自然语言理解
资源：Paper
更新：2014
1.1.8 周博磊
MIT周博磊博士
http://people.csail.mit.edu/bzhou/
方向：计算机视觉和机器学习，专为数据驱动的视觉和场景的理解.
资源：Paper，project，demo。
更新：2015
1.2 斯坦福
1.2.1 Andrew Ng
斯坦福大学Andrew Ng教授
http://cs.stanford.edu/people/ang/
方向：深度神经网络，深度学习，very large neural networks to learn from labeled and unlabeled data
资源：Paper，project，courses。
更新：2013
1.2.2 Quoc V.Le
斯坦福大学，现谷歌研究科学家
http://ai.stanford.edu/~quocle/
方向：机器学习、RNN、ICA、行为识别
资源：Paper、Code、2011年行为识别文章的代码？
更新：2015
1.2.3 Sebastian Thrun
斯坦福大学Sebastian Thrun教授：
http://robots.stanford.edu/index.html
方向：机器人，自动驾驶汽车，家庭自动化，医疗保健，无人机和其他一些应用程序的工作。目前集中在两个方面：早期癌症检测和跟踪，以及智能家园.
资源：Paper，project，courses。
更新：2007
1.2.4 李菲菲
Stanford大学vision实验室；李菲菲所在实验室
http://vision.stanford.edu/index.html
方向：计算机视觉和人的视觉。物体识别，场景分类，综合场景理解，人体运动识别，材料识别，神经机制等。
经典：建立了图像识别领域的标准测试库Caltech101/256、ImageNet？
资源：Paper，Tedtalk， teaching。
更新：2015
1.3 CMU
1.3.1 Daniel Huber
CMU研究员Daniel Huber
http://www.ri.cmu.edu/person.html?person_id=123
方向：三维（3D）计算机视觉，特别是使用高精确度范围的传感器，例如激光扫描仪在建模，识别和可视化的领域中的问题。提取三维模型的高层次语义，如建筑物的模型.
资源：Project、paper
更新：2015
1.3.2 Martial Hebert
CMU机器人学院教授Martial Hebert:
http://www.cs.cmu.edu/~hebert/
方向：目标/类别识别；利用上下文信息，从图像的特定的3-D几何进行场景分析；场景解释和重建；在视频剪辑的特征提取和事件检测运动分析；动态三维点云的分析（“3-D信号处理”），高效的工具；感知的自治系统；在动态环境探测，跟踪和预测
资源：Project、paper、software、data
更新：2014
1.3.3 Yang Wang
CMU大学研究员Yang Wang
http://www.cs.cmu.edu/~wangy/home.html
方向：计算机视觉，图形学，医学图像分析，生物识别，机器学习，计算机动画，以及增强现实.
资源：Project、demo、paper
更新：2010