顯著性：

1. the secret of salient object segmentation.

 author: YanLi.  和houxidi合作的， 很好的一篇文章，我看了下， 他們的思路很好， 感覺什麼東西做了一段時間都要質疑下， 批判的思想。

2.  salient region detection via high -dimensional color transform . 
author:Jiwhan Kim, 韓國人， 本科在清華讀的。 在高維空間顏色轉化？有意思。是的， 訓練特徵， 然後轉化， 和那個drfi那篇比較類似，效果還可以的， 沒有GMR,Drfi好， 時間執行有點長，他在文章提到他的演算法3.32s, DRFI29.27s， 不知道他怎麼測試的

3  learning optimal features for salient object detection. 
author : Song Lu.    學習優化的特徵，看了文章， 用了好多的cues， 我在想作者用了那麼多， 裡面的一些cues肯定會相互影響， 有的cues很多回削弱saliency。

 
4 Adaptive Partial Differential Equation Learning for Visual Saliency Detection
author: Risheng Liu. 用自適應偏微分方程做顯著性。 這個值得學習， 因為我曾經想這麼研究的， 但是。。。，
不過PDE還是很有用處的。看了下作者的paper, 文章中又有子模組優化， 看了下效果， 還可以的， 這篇文章中了oral， 所以還是要好好讀啊

5 Time-Mapping Using Space-Time Saliency。
 author: Feng Zhou. 估計是在視訊中做顯著性的。這個project很有意思， 從高速幀中提取低速幀， 用過5S的童鞋應該知道， 拍一段視訊的時候， 比如是120fps,可以30fps 播放，可以看到更加清晰的動作， 但是當我們看30fps的視訊的時候， 發現是不是有點運動模糊， 這篇文章就是解決這個問題的， 感覺作者的思想很有新意， 跑了下效果， 確實還不錯。作者的Slide也做的很好， 但是由於我是ppt小白， 不知道那個裡面嵌了視訊， 但本地卻沒有視訊， 不知道童鞋可以如何做的嗎？ 知道的話，可以教我下喲。

6 Saliency Optimization from Robust Background Detection。 
 author: Wangjiang Zhu 通過強健的背景先驗得到顯著優化。方法很好， 通過計算區域和邊界的連線概率來操作的。方法很好， 但是我跑了下試驗的效果， 感覺解決了一些問題， 但是效果沒有想象的那麼好， 但是是微軟的文章， 很是值得去學習。

 
 7 Saliency Detection on Light Fields 
 author：Nianyi Li 。 通過光場來做顯著性嗎？是的， 看了她的資料集， 感覺那個資料集太複雜了， 其實現實生活中沒那複雜的場景的，所以。。。。。。。

 
 8 Large-Scale Optimization of Hierarchical Features for Saliency Prediction in Natural Images
  author Eleonora Vig. 又是優化， 期待是怎麼處理的。

9 還有一篇文章， How to Evaluate Foreground Maps， 還是將如何評價顯著性的， 那篇文章我很看好， 他的老闆很牛，估計這樣的評價標準以後會用吧， 因為現在業界的評價標準有點問題。但是目前一段時間還會繼續沿用，就像高考，大家批了好多年，但是還是繼續。 因為沒這個， 社會會亂啊。

  好奇的文章：
  
  9 Multivariate General Linear Models (MGLM) on Riemannian Manifolds with Applications to Statistical Analysis of Diffusion Weighted Images
  棒子的文章， 8個作者。看到黎曼幾何， 覺得很高階，去了他的主頁，真心的不錯啊。