仰望星空的麦兜

论文对于硕士，尤其博士，是必须的一种技能，也是一道难关。所谓大道无形，小道可走。下面给出一些博士期间的写作心得，希望能有所裨益。论文可以有三个境界：毕业、科研、贡献。现在只说第一个，为了毕业。这里的论文，可以指EI论文、SCI/E论文。我把论文分成三个阶段：读、写、改。一、读即：读哪些论文（对象），读论文的目的是什么（目标），怎么读（方法）1.读什么

1.牛人一      （从phd到现在工作半年,发了12篇paper, 7篇firstauthor.）      我现在每天还保持读至少2-3篇的文献的习惯.读文献有不同的读法.但最重要的自己总结概括这篇文献到底说了什么,否则就是白读,读的时候好像什么都明白,一合上就什么都不知道,这是读文献的大忌,既浪费时间,最重要的是,没有养成良好的习惯,导致以后不愿意读文献.      1. 每次

交互多模型(Interacting Multiple Model，简称IMM)算法具有自适应的特点，能够有效地对各个模型的概率进行调整，尤其适用于对机动目标的定位跟踪。交互式多模型算法包含了多个滤波器（各自对应着相应的模计器，一个交互式作用器和一个估计混合器），多模型通过交互作用跟踪一个目标的机动运动，各模型之间的转移由马尔可夫概率转移矩阵确定，其中的元素 表示目标由第i个运动模型转移到第j个运动

项目：『足球事件检索』。事件是一个 high-level 概念，需要基于一些 low-level 信息来做。后者主要就是一些图像处理的东西了。两个 level 之间，会有一些中间层的信息，比如足球的走向。根据师兄的建议，可以考虑对足球场上的运动员进行多目标跟踪，在跟踪轨迹的基础上抽取一些有用的信息。一来这个项目可能用到 MOT 作为中间的一个处理环节，另一方面有发论文的压力，MOT 或许是

因为监控发展的需求，目前前景检测的研究还是很多的，也出现了很多新的方法和思路。个人了解的大概概括为以下一些：帧差、背景减除（GMM、CodeBook、 SOBS、 SACON、 VIBE、 W4、多帧平均……）、光流（稀疏光流、稠密光流）、运动竞争（Motion Competition）、运动模版（运动历史图像）、时间熵……等等。如果加上他们的改进版，那就是很大的一个家族了。   

在matlab图像处理中太有用了，regionprops用来度量图像区域属性的函数。函数：regionprops。顾名思义：它的用途是get the properties of region，即用来度量图像区域属性的函数。语法    STATS = regionprops(L,properties)        %bw=rgb2gray(bw);L必须来自二维图像（如灰度图像

本博文主要是关注一篇视觉跟踪的论文。这篇论文是Kaihua Zhang等人今年投稿到一个会议的文章，因为会议还没有出结果，所以作者还没有发布他的Matlab源代码。但为了让我们先睹为快，作者把论文放在arxiv这个网站上面供大家下载了。对于里面所描述的神奇的效果，大家都跃跃欲试，也有人将其复现了。我这里也花了一天的时间去复现了单尺度的C++版本，主要是基于OpenCV。多尺度的有点复杂，这个后面再