Spatio-Temporal-Data 本仓库包含：时空数据处理、预测领域的相关论文；相关数据集；专家学者信息 Content                     Contact 交流群 公众号

本文档是关于视频中时间变化的分析与可视化技术的论文，主要出自Michael Rubinstein在MIT的研究成果。文中探讨了视频中时间变化的可视化问题，并提供了相应的技术和方法。以下是对文中提及的知识点的详尽解读。 文中提到了视频时间变化分析的重要性，这是计算机视觉与图像分析领域的核心问题之一。时间变化分析可以揭示视频中的非静态特征，如运动、变化等，这对于理解视频内容是至关重要的。在多个尺度下，时间变化可被分为短时和长时两种。短时变化通常以毫秒到秒为单位，可以是高速视频（如每秒104帧）捕捉到的快速动作。而长时变化则以分钟、小时、甚至年为时间单位，例如标准视频（每秒101帧）或者延时摄影（每秒10^-4帧）所记录的内容。 视频中时间变化的分析和可视化涉及去除一些干扰性的变化因素，即去除那些分散注意力的变化，例如不同时间尺度上的混合变化、光照变化以及物体的出现或消失等。另外，还有一种细微的时间变化可能因变化过于微小而难以察觉，研究者通过放大这些变化使它们变得可见。 本文介绍了一种研究视频时间变化的手段，即通过重新渲染的方式分析视频帧间的差异，以此来突出那些在原始数据中不那么明显的有趣时间信号。这种方法通常使用常规视频在自然场景下进行，并通过如下几种方法来实现： 1. 运动去噪（Motion Denoising） 2. 欧拉视频放大（Eulerian Video Magnification） 3. 基于相位的视频运动处理（Phase-based Video Motion Processing） 运动去噪的目标是去除视频中的非真实运动，即那些由于拍摄者或外界因素引入的干扰。例如，去除因相机抖动造成的震动效果，这对于高帧率拍摄的延时摄影尤其重要。运动去噪的一个应用实例是在时间延时摄影中的去噪，它通过算法来分析并去除那些短时间尺度上的不必要变化。 接下来的欧拉视频放大是一种高级技术，主要用于放大视频中难以察觉的微小变化，使其变得可见。例如，此技术可以被用来揭示视频中的生理信号，如心跳或呼吸导致的细微颜色变化。这种放大效果通常是在视频的某个特定频率上进行的，通过这种方法，研究者可以观察到视频中那些原本可能被忽略的细节。 基于相位的视频运动处理则是另一种高级技术，它利用视频中像素相位的变化来检测和放大视频中的运动，尤其适用于那些复杂场景下的细微运动检测。例如，该技术可以用来分析不同时间尺度上物体的运动轨迹，甚至在复杂背景下识别出特定运动特征。 在研究的文档中提到了未来工作的方向，包括进一步研究如何通过现有的视频技术来提高时间变化的可视化效果，以及探索该技术在个人使用方面，如家庭视频编辑和处理中的应用。 文档还提到了一些相关工作，包括视频稳定化技术和去噪相机运动，这些都是视频处理中的关键技术，它们可以提升视频质量并为时间变化分析提供更清晰的基础。 此外，文中还提到了一些特定的研究项目，比如“Seeing the Unseen in Images/Videos”，以及“Femto-Photography”和“CORNAR”这样的子领域，它们展示了通过高度创新的技术来捕捉和分析视频中不可见的时间变化。 文档还通过几个实例展示了时间变化分析的可视化结果，例如在延时摄影中捕捉到的从几个月到几年的时间尺度变化，以及经过风格化处理的视频中由于时间尺度分离而产生的“Jerkiness”效果。这些实例说明了视频时间变化分析和可视化的强大功能，它使得观察者能够在视频中发现那些通常无法察觉的细微变化。

CTAA NXT V3 2021 是一项重大升级，现在全面支持 HDRP，并为 PC + 所有 VR 设备的所有可用渲染管道全面提供显着的质量和性能提升。 - 添加了 2 种自定义图层选择方法！您现在可以从任何对象或 GUI 元素中排除 CTAA 时间抗锯齿，这很简单！使用新的超级采样添加时，可以使用自定义图层选择脚本，如果没有，则应使用文档更新文件中说明的默认方法。 - 图层排除适用于所有版本，包括所有 VR 版本，因此很容易例如。从 CTAA 中排除 GUI 元素以获得清晰明了的 UI - 所有其他第三方后期效果（例如 Unity 后期处理堆栈 V2）都可以使用图层排除 - 添加了 2 种超级采样方法，CinaSoft 和 CinaUltra。这些可以同时与 CTAA 一起使用，为非常苛刻的场景和真正的下一代 AAA 外观实现终极抗锯齿。 - 适用于 PC 的 CTAA 现在会自动检查分辨率变化并缩放所有需要的渲染目标，消除暗轮廓异常并证明使用工作流程更加稳健。 - 更新了 CTAA PC GUI，现在可以从 CTAA UI 中控制MSAA。

脑机接口(BCI)是一项有可能改变世界的前沿技术。脑电图（EEG）运动图像（MI）信号已被广泛用于许多BCI应用中以协助残疾人控制设备或环境、甚至增强人的能力。然而大脑信号解码的有限性能限制了BCI行业的广泛发展。在这篇文章中，我们提出了一个基于注意力的时间卷积网络(ATCNet)用于基于EEG的运动图像分类。该ATCNet模型利用多种技术来提高MI分类的性能，参数数量相对较少。ATCNet采用了科学的机器学习来设计一个特定领域的深度学习模型，具有可解释和可说明的特征，多头自我关注来突出MI-EEG数据中最有价值的特征，时间卷积网络来提取高层次的时间特征，以及基于卷积的滑动特征。颞部卷积网络提取高层次的时间特征，基于卷积的滑动窗口有效地增强了MI-EEG数据。所提出的模型在BCI中的表现优于目前最先进的技术。在IV-2a数据集中，提议的模型优于目前最先进的技术，准确率为85.38%和70.97%。

matlab 佛度的代码完整 (FP) 和紧凑 (CP) 极化 SAR 数据的散射型参数提取和新型聚类方案 一般信息 此代码使用参数 ，对于 FP 和 ，对于 CP 数据执行无监督聚类。 和 是 FP 和 CP 数据的目标特征参数，给出为， 这里， 和 是T3矩阵的对角元素。 SC 和 OC 定义为， 和， ; 和 是 CP SAR 数据的斯托克斯元素。 和 是 3D 和 2D Barakat 偏振度。 聚类图 阴影区域是不可行的区域。 请关注这篇文章了解更多详情：。 启动并运行 这是一个基于MATLAB的代码。 要运行代码，需要FP的相干矩阵元素 ( T3 ) 和CP协方差矩阵元素 ( C2 )。 如果 和 已经在父文件夹中，那么您可以使用“unsupervised_clustering_FP.py”来计算聚类图像。 如果 , , 已经在父文件夹中，那么您可以使用“unsupervised_clustering_CP.py”来计算聚类图像。 NB T3 和 C2 矩阵元素应以 PolSARpro 格式导出，T3 或 C2 目录应包含由 PolSARpro 生成的“config.txt

基于时序的多笔划草图识别，尹建锋，孙正兴，本文提出乐一个基于手绘草图过程时序信息的多笔划草图识别方法。该方法的主要思想是基于时序的笔划分割和基于时序的用户建模。前

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期刊： 作者：Jiajing Wu, Dan Lin , Zibin Zheng and Qi Yuan 单位：Sun Yat-sen University 联系方式：wujiajing@mail.sysu.edu.cn Abstract 近来，图嵌入技术已被广泛用于各种网络的分析中，但是大多数现有的嵌入方法都忽略了可能在金融交易网络中起作用的边缘的时间和加权信息。以太坊的开放性为我们提供了该领域前所未有的数据挖掘机会。考虑到交易网络的现实规则和特征，我们建议将以太坊交易网络建模为时间加权多重图（TWMDG），其中每个节点都是唯一的以太坊账户，每个边代表按金额加权并分配时间戳的交易。在TWM

这是一篇时空地图的论文