| Jason LZ

个人信息

算法与数据结构：基本掌握<Introduction to Algorithms>上简单的数据结构和算法,能够独立解决LeetCode上中等难度的算法题目．
Linux：熟悉Linux下基本的操作和指令,熟悉gcc编译指令,熟悉CMake，Makefile等自动化编译工具，熟悉git的基本使用和版本
管理方法，以及简单的shell编程．
计算机图形学：熟悉计算机图形学基础知识，熟悉基本的OpenGL编程，了解Shader语言，熟练使用开源可视化工具VTK，熟悉OGRE渲染引
擎，了解Unity3D和Unreal图形引擎．
｀图像处理｀：熟悉基本的图像处理算法，熟悉信号处理的基本数学知识，能够熟练使用第三方工具进行常规的图像处理，能够独立开发简单的图像
算法．
计算机视觉：熟练掌握OpenCV中基本模块的使用，来实现一些基本的图形或视觉算法；了解PCL库，以及点云和Mesh的处理方法;了解SFM和
SLAM的基本算法流程和前沿研究成果．
机器学习：熟练掌握机器学习中基础数学知识，熟悉常见模式识别和学习算法的概念，流程等基本知识．
其他技能： C++ＡＭＰ并行编程，简单的CUDA程序和并行算法设计。

简介: 利用SFM(Structure Form Motion)技术进行物体的三维重建，主要步骤为图像捕捉，相机参数标定，Sift特征匹配，生成三维点云，去噪和Mesh化，纹理提取和粘贴。
开发环境： Linux下C++开发，主要用到的库有OpenCV，PCL，Boost等。
职责: 开源代码的二次开发，主要用到VisualSFM中部分技术（SiftGPU），以及MVS texture的部分技术（纹理相关）,并将这些项目的部分算法加入到公司项目的pipeline中，已经完成。

简介: 本项目是利用SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）技术实现增强现实的方案，主要是利用SLAM算法的实时Tracking and Mapping来实现无标记AR。
主要参考的开源项目有经典算法PTAM、OpenDTAM，LSD-SLAM、ORB-SLAM。主要的算法涉及相机参数标定，特征提取算法，并行Track and Map，
深度信息计算，实时渲染等。
开发环境： Linux下C++开发，主要用到的库有OpenCV，PCL，Boost等。
职责: 本人负责SLAM相关算法的移植和二次开发。

开发语言: Javascript
主要内容: 在web做一个简单的全景视频浏览的播放器，主要用到three.js作为基本的渲染引擎工具，通过一些简单的图像拼接技术，达到360°图像浏览
的作用，加入ＩＭＵ判断，方便做自由适配，并加入双目效果．

开发语言: C++
主要内容: 利用开源项目Face-Alienment-at-3000fps，作为主要学习算法
进行alienment, 输入为摄像头，通过CascadeClassifier分类器得到预处理人脸图像，并用训练好的程序进行处理最后得到人脸轮廓点集并画在相应人脸
的位置，最后代码作为JNI调用配合朋友利用在了Andriod应用程序上．

开发语言： Matlab
主要内容： Pattern Recognition课程大作业，利用BP-神经网络和K-means算法的结合，进行人脸的分类和识别。用ORL数据库，识别率达到90%。
主要思路是部分数据作为训练样本建立PCA人脸特征空间，并训练BP-神经网络，在利用部分数据进行Validation和测试，误差较大的测试结果再和K-means算法
进行交叉比较以提高识别正确率。

开发语言和工具： Python、Gephi
主要内容： Social Network课程大作业，利用新浪微博OAuth2.0的Python API挖取新浪微博热门微博的转发、评论、点赞以及相关用户资料的信息，
研究热门微博的一些特性。本人负责数据挖取代码部分。

开发语言：Javascript(JQuery框架),HTML,CSS,ASP.NET
项目简介：利用Web技术开发一套完整的赛事成绩发布系统，主要技术用到jQuery, Javascript和ASP.NET集成开发环境。系统功能主要是讲比赛的相应数据（比赛日程、比赛成绩、运动员信息、奖牌信息等）实时显示在网站上，并提供索引和查询功能。
个人职责：独立开发

jasonlz

我的时代尚未到来,有的人死后方生。