摘要：http://iris.usc.edu/information/Iris-Conferences.html 阅读全文

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

摘要：概率的理解：概率的一种理解是频数的解释，比如投硬币，当投的次数无限多时，我们大概知道下次投出“head” 的概率。另外一种解释就是贝叶斯观点，就是衡量事情的不确定性。贝叶斯观点的好处在于，其不是基于重复事件的。而是基于先前的信息，来预测下一个事件发生的概率。概率的基本性质在此略去，下面看看几种典型的概率分布：高斯分布为什么使用最频繁：1，他的两个参数很好理解，能很好的解释分布中的两个重要的性质：均值和方差。2，中心极限定理表明独立随机变量的和近似为高斯分布，这个对误差或者噪声建模提供了有力的工具；3，高斯分布与最大熵有关；4，具有很简单的数学形式，很容易实现。关于高斯的历史以及来历，有段有.. 阅读全文

摘要：为了引导一年的工作和发展，IBM有个人PBC（Personal Business Commitments ），每年的开始设定个人发展目标，然后再年底进行衡量。PBC的设定要求具有切实可行的衡量方法，比如：提高英语是没有办法准确衡量出来的，因此经理会让你修改，比如你的英语雅思要达到多少分等这种量化的指标。PBC是反映了每个IBMer的能力，直接影响着工资、津贴、年终奖以及以后的发展机会。 因此，在年前设定目标时，即不能太大以致一年内难以完成，又不能太少，以致对公司的贡献太少，得分会很小。而却目标一定要与公司的利益，公司的发展方向一致，只有这样，你才能有更多的机会，更好的发展。 有了目标，... 阅读全文

摘要：《Machine Learning - A Probabilistic Perspective》作者：Kevin Patrick Murphy第一章：导论1.1 什么是机器学习，为什么需要机器学习。 大数据时代，要求机器能自动分析数据，能从已知的数据中学习一些隐藏的模式，来预测未来的数据，或者执行一些决策。 机器学习大体分为两类：预测或者有监督学习：这个方式需要有训练数据库，然后给定输入特征、属性或者协变量，给定输出的信息。如果输出的是类别信息，则称这类问题叫分类问题，或者模式识别问题。如果输出的是连续值，则称这类问题为回归问题（regression)。 描述（descriptive）或... 阅读全文

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

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

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

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

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