兴趣区域检测

这是兴趣区域检测的源代码，解压后放置在MATLAB的搜索路径下，然后调用guiSaliecy()函数即可。

这段代码允许用户手动选择图像中感兴趣的区域，并进行后续处理。

运动检测领域常用背景减法。此方法通过分析历史样本，构建统计参数模型，并结合样本数量、采样时间中心和最后时间点等参数进行优化。这些参数在现有背景模型中常被忽略，但可以提高模型更新的及时性和准确性。实验证明，该模型能有效抑制尾部现象、阴影、光照变化、重复运动和杂乱区域等造成的误检。

基于颜色的显著性思路，还挺实用的。程明明在 CVPR2011 提的这个方法，核心就是通过颜色直方图，图像里哪些区域更“扎眼”。相比传统的特征提取，思路更轻、实现也不复杂，挺适合用来练手或改进到自己的项目里。 颜色直方图的显著性方法，关键在于全局对比度（Global Contrast）。简单说，就是看一块颜色跟整个图的颜色差得有多大，差得越多就越显眼。这一点在图像分割、关键帧提取这种场景里吃香，比如视频剪辑自动识别重点画面，就有用。 MATLAB 代码也有了，GetHC.m里面率是实现了几个步骤：颜色量化、对比度计算，再到显著性评分。你跑一跑，调几个图进去，快就能看出效果。，如果你想改成 Pyt

贡献者梅丽莎·陈（Melissa Chen）、高乐中（Lezhong Gao）、凯文·夸奇（Kevin Quach）、韦拜·斯里瓦斯塔瓦（Vaibhav Srivastava）使用区域增长聚类算法对3D点进行聚类，以过滤出具有宽度和深度的聚类。在360度全景图上，利用深度神经网络的预测框对聚类点进行投影，并选择最可能的框进行跟踪。

此工具通过使用自然三次样条和带有张力控制的基数三次样条，来选择图像中的ROI（感兴趣区域）。输出结果为ROI的逻辑掩码。

建模用户的长期和短期兴趣对于准确的推荐至关重要。然而，由于缺乏手动标注用户兴趣的标签，现有方法常常将长短期兴趣纠缠在一起，导致推荐的准确性和可解释性不佳。为解决这一问题，提出了一种对比学习框架，专注于将长期和短期兴趣的推荐分开。我们首先引入了独立的编码器，分别捕捉不同时间尺度下的用户兴趣。然后，通过从交互序列中提取长期和短期兴趣的代理标签，来监督兴趣表示与其相似性。最后，考虑到长短期兴趣的动态变化，我们提出了基于注意力机制的自适应聚合方法来进行预测。我们在电子商务和短视频推荐的两个大规模真实数据集上进行了实验，结果显示，所提出的方法始终优于现有的模型，显著提高了推荐效果：GAUC提升超过0.0

这篇文章详细讨论了显著图的ROI检测算法，并提供了示例链接：http://imageprocessingblog.com/region-of-interest-selection-for-saliency-maps/。我们描述了一个实现显著性检测算法（如Itti-Koch [2]或GBVS [3]）的二进制掩码算法，无需显著图阈值。详细信息请参阅我们的论文 [1]：Bharath、Ramesh等人的“使用显著性引导的对象定位进行可扩展的场景理解”（IEEE控制与自动化会议(ICCA)，2013）。请访问：http://ieeexplore.ieee.org/xpls/abs_all.jsp?a

GeoSharp兴趣点是一个专门用于自动化下载地图服务提供商如高德、百度等平台的兴趣点数据的工具。这个工具的主要功能在于方便用户获取地图上的各种位置信息，例如餐馆、酒店、购物中心等，然后可能进行进一步的数据分析或应用开发。在地理信息系统（GIS）中，兴趣点数据是至关重要的组成部分，它提供了地点的详细信息，包括名称、地址、经纬度坐标等。GeoSharp1.0可能是该工具的初始版本，包含了基础的功能和可能的优化。高德和百度是中国市场上主流的在线地图服务商，它们提供了丰富的地图数据和API接口供开发者使用。高德地图以其准确的导航和实时交通信息著名，而百度地图则在搜索和生活服务方面有较强的整合。这两个

按照土地利用类型划分的南昌市 POI 数据，还挺细的，像公交站、餐饮、教育医疗啥的都拆开整理好了。每类一个 Excel，拿来直接喂进 GIS 或者做可视化都挺方便，适合做城市或者空间建模。嗯，数据里经纬度也配好了，不用你自己再去坐标匹配，省事多了。你要是最近在搞ArcMap、MATLAB预测模型或者可视化图层的，下载下来准没错。