ComputerVision 网站+会议+领先研究室+专家+代码网址

（结合技术名人博客和相关论文做的整合分析，并更正了很多错误的网址）（浏览网页时，建议采用复制、粘贴到地址栏,直接单击转入的网页可能有错误）

Google Reader订阅： 
一、期刊类 
——Nature 
http://www.nature.com/

——Science 
http://www.sciencemag.org/

——IEEE Transactions 
http://ieeexplore.ieee.org

二、技术博客类： 
1、计算机视觉   
      Andol 
      http://www.andol.info/research

      增强视觉 | 计算机视觉 增强现实 
      http://www.cvchina.info/

      Matrix67: My Blog 
      http://www.matrix67.com/blog/

2、IT评论       

      月光博客 
      http://feed.williamlong.info/

      外刊IT评论 
      http://feed.feedsky.com/aqee-net

      TechTrends 
      http://pradeepviswav.wordpress.com/feed/

三、网站 
1、科学新闻 
微软亚洲研究院 
http://blog.sina.com.cn/msra.xml

科学松鼠会 
http://songshuhui.net/

IEEE.tv - Conference Highlights 
https://ieeetv.ieee.org/conference-highlights

Microsoft Research
http://research.microsoft.com/en-us/

Microsoft Research-CV
http://research.microsoft.com/en-us/about/our-research/computer-vision.aspx

Popular Science - New Technology, Science News, The Future Now 
http://popsci.com/

ScienceDaily 
http://www.sciencedaily.com/

Scientific American 
http://www.sciam.com/

TEDTalks (video) 
http://open.163.com/

2、IT新闻 
cnBeta.COM 
http://cnbeta.feedsportal.com/c/34306/f/624776/index.rss

Gizmodo 
http://gizmodo.com/

TechCrunch中文站 
http://techcrunch.cn/

Technology Review 
http://feeds.technologyreview.com/

Wired Science 
http://www.wired.com/wiredscience/

作机器视觉和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高成就的几个超级专家(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利用网络资源，利用权威网站和专家们的个人主页。

依照下面目录整理：
[1]研究群体(国际国内)

[2]专家主页

[3]前沿国际国内期刊与会议

[4]搜索资源

[5]GPL软件资源

一、研究群体
用来搜索国际知名计算机视觉研究组(CV Groups)：

http://www-2.cs.cmu.edu/~cil/vision.html或 http://www.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、测试图像、常用链接、相关软硬件，甚至还有一个搜索引擎。著名的有人物Tomasi， Kanade等。
卡内基梅隆大学双目实验室http://vision.middlebury.edu/
卡内基梅隆研究组http://www.cs.cmu.edu/~cil/v-groups.html
还有几个实验室：
Calibrated Imaging Laboratory 图像
Digital Mapping Laboratory 映射
Interactive Systems Laboratory 互动
Vision and Autonomous Systems Center视觉自适应

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，但是在上面有相当不错资源，关键是它正在建设中，能够跟踪一些信息。
Cornell University——Robotics and Vision group 

http://www-cs-students.stanford.edu/ 斯坦福大学计算机系主页
1. http://white.stanford.edu/ 
2. http://vision.stanford.edu/ 
3. http://ai.stanford.edu/美国斯坦福大学人工智能机器人实验室
The Stanford AI Lab (SAIL) is the intellectual home for researchers in the Stanford Computer Science Department whose primary research focus is Artificial Intelligence. The lab is located in the Gates...
Vision and Imaging Science and Technology