随笔分类 -  计算机视觉

有关计算机视觉
CVPR2013-reading list
摘要：Detection Evolution with Multi-order Contextual Co-occurrence.How to build high-level features for object detection.(Combine detection and binary feature)PatchMatch Filter: Efficient Edge-Aware Filtering Meets Randomized Search for Fast Correspondence Field EstimationCombine two techniques "Fil 阅读全文
posted @ 2013-11-01 20:23 hSheng 阅读(397) 评论(0) 推荐(0)
CV journal impact index
摘要：Journal name20112009200820072006200520042003IEEE T. on Circuits and Systems for Video Technology1.6492.5482.9511.6853.0221.842IEEE T. on Image Processing3.0422.8483.3152.4622.7152.4282.0112.642IEE Image Processing0.6390.514IEEE T. on Pattern Analysis and Machine Intelligence (PAMI)4.9084.3785.9603.5 阅读全文
posted @ 2013-01-29 18:54 hSheng 阅读(185) 评论(0) 推荐(0)
计算机会议日期安排大全
摘要：http://iris.usc.edu/information/Iris-Conferences.html 阅读全文
posted @ 2012-12-27 11:29 hSheng 阅读(229) 评论(0) 推荐(0)
[转帖]和机器学习和计算机视觉相关的数学
摘要：这个篇关于数学的讨论帖子很不错，忽然觉得自己是一个文盲!!没有10年高等的数学基础的不要说自己在做科研了！加油！！1. 线性代数 (Linear Algebra)： 我想国内的大学生都会学过这门课程，但是，未必每一位老师都能贯彻它的精要。这门学科对于Learning是必备的基础，对它的透彻掌握是必不可少的。我在科大一年级的时候就学习了这门课，后来到了香港后，又重新把线性代数读了一遍，所读的是Introduction to Linear Algebra (3rd Ed.)by Gilbert Strang.这本书是MIT的线性代数课使用的教材，也是被很多其它大学选用的经典教材。它的难度适中，讲解 阅读全文
posted @ 2012-12-26 09:53 hSheng 阅读(400) 评论(0) 推荐(0)
CVPR2012文章阅读（2）-A Unified Approach to Salient Object Detection via Low Rank Matrix Recovery
摘要：本文是CVPR的oral文章，是对低秩矩阵重构在显著性方面的应用。这篇文章的三个创新点：1，提出了一个新的图像表达方式。通过分割和特征转换学习，本文的模型基于底秩矩阵重建理论。这个模型提供了一个新的显著性提取视角，达到了当前的技术水平；2，本文的模型自然地在一个框架下结合了高层top-down信息和底层bottom-up显著性，这在以前是没有的；3，本文提出的模型能在将来应用于基于任务的显著性提取以及随后的一些应用。【本文完】 阅读全文
posted @ 2012-12-10 13:11 hSheng 阅读(1050) 评论(0) 推荐(0)
计算机视觉和机器学习代码收集
摘要：现在的研究人员都喜欢公布自己文章的代码，这样对于别人对自己的文章的理解更一步的加深，也便于别人对自己的算法进行比较和创新。同时能提高文章的曝光率和引用率。本文就现有的资源进行链接，便于查找和整理。/****************************************************************新加坡最近利用频率进行saliency提取的方法：https://sites.google.com/site/leofangyuming//******************************************************************* 阅读全文
posted @ 2012-12-08 11:07 hSheng 阅读(2780) 评论(2) 推荐(0)
CVPR2012文章阅读（1）-What AreWe Looking For: Towards Statistical Modeling of Saccadic Eye Movements and Visual Saliency
摘要：该文的基本假设从视觉注视点的统计分析得出。得出的基本假设为两点：1，显著性是非常稀疏的，也就是说大多数地方的显著值都是0，而只有图中的很小区域的显著值有很大的值；2，具有很大的显著值的区域的周围区域通常具有丰富结构信息。而超高斯(super-Gaussianity)分布刚好具有这两点特征。 在统计学领域，通常利用kurtosis函数来模拟超高斯分布。本文通过定义一个随机映射矩阵w，将原始特征空间Z通过这个映射矩阵w，然后求其最大值的kurtosis。这样，就通过优化算法求这个w，而这个w也将决定哪些值是saliency。同样通过不停的迭代，能够得到不同的saliency点。本文能同时计算... 阅读全文
posted @ 2012-12-07 15:56 hSheng 阅读(764) 评论(0) 推荐(0)
现有的Saliency计算模型的几个常见问题及回答
摘要：Ali Borji等人在ECCV上发表了一篇关于显著性模型的综合论文。原文来自：Ali Borji, Dicky N. Sihite, and Laurent Itti," Salient Object Detection: A Benchmark",总结了自2011年以及之前发表的，能容易得到的（代码或者Saliency Map），具有很好的准确率的，或者具有很高引用率的模型。全文共用5个数据库（这个五个数据都是包含物体的数据库，该文的重点也是考擦包含物体的数据库上比较各个模型）。Human Inter-observer(IO) model:个人理解就是在N个观测者中，依 阅读全文
posted @ 2012-12-06 09:25 hSheng 阅读(4983) 评论(0) 推荐(0)
Saliency Map 最新综述
摘要：本文是翻译文，原文信息如下：Ali Borji and Laurent Itti, State-of-the-art in Visual Attention Modeling , IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, In press. 【声明：如需要，请引用原文 由于本人水平有限，翻译中可能有错误，仅供参考。 未经本人同意，请勿转载！】题目：注意力模型的当前发展水平作者：Ali Borji, and Laurent Itti摘要：视觉注意力的建模，特别是刺激驱动的，基于显著性的注意力，在过去25... 阅读全文
posted @ 2012-12-05 16:24 hSheng 阅读(14123) 评论(2) 推荐(0)
计算机视觉模式识别重要会议杂志
摘要：人工智能，计算机视觉著名的会议及杂志整理：以下会议和杂志将是我努力的目标，尽管已经在其中的两个中有文章发表，但是只是个开始。接下来，将集中在这个几个会议杂志中，投稿发表！1，国际会议：IJCAI：【International Joint Conference of Artificial Intelligence】人工智能会议，偏AI方向。AI最好的综合性会议，奇数年召开。CCF的A类会议。ICCV：【International Conference on Computer vision】计算机视觉方向，奇数年召开，CCF的A类会议。CVPR：【IEEE Conference on Comput 阅读全文
posted @ 2012-11-27 09:57 hSheng 阅读(1291) 评论(0) 推荐(0)
ICIP2012 关于Saliency Map的文章
摘要：【本文分析仅代表本人个人观点】今天在ICIP2012录取文章列表上简单的搜索了下，发现关于saliency map的文章比较多。由于我刚结束的硕士学习中研究的就是saliency map。所以，今天就ICIP的文章做个简单的阅读。文章列表：1，A visual Saliency Based Video Hashing Algorithm. (本文没有链接，下不到。）2，An Algorithm for Detecting Multiple Salient Objects in Images Via Adaptive Feature Selection.3，Automatic Saliency 阅读全文
posted @ 2012-11-22 16:52 hSheng 阅读(4664) 评论(1) 推荐(0)