Abstract-Vi tar upp frågan om visuell hälsa ur tre perspektiv. För det första anser vi att detektering av hållfasthet är ett problem med frekvensdomänanalys. För det andra uppnår vi detta genom att använda begreppet "non-saliency". För det tredje tar vi samtidigt hänsyn till upptäckten av framträdande regioner av olika storlek. I dokumentet föreslås ett nytt bottom-up paradigm för att upptäcka visuell styrka, som kännetecknas av en skal-rymd analys av amplitud spektrum av naturliga bilder. Vi visar att konvolutionen av bildamplitudspektrumet med en lågpass Gaussisk kärna av lämplig skala är likvärdig med en sådan bildsalientdetektor. Salienskartan erhålls genom att rekonstruera 2-D-signalen med hjälp av den ursprungliga fasen och amplitudspektrumet, filtreras på en skala som valts genom att minimera salienskartans entropi. En Hypercomplex Fourier Transform utför analysen i frekvensdomänen. Med hjälp av tillgängliga databaser visar vi experimentellt att den föreslagna modellen kan förutsäga mänskliga fixeringsdata. Vi introducerar också en ny bilddatabas och använder den för att visa att detektorn kan lyfta fram både små och stora framträdande regioner, samt hämma upprepade distraktorer i belamrade bilder. Dessutom visar vi att den kan förutsäga viktiga regioner som människor riktar sin uppmärksamhet på.
Denna metod REF kan förutsäga framträdande regioner som människor fokuserar sin uppmärksamhet på.
Visual Saliency Based on Scale-Space Analysis in the Frequency Domain
{'venue': 'Pattern Analysis and Machine Intelligence, IEEE Transactions on 35.4 (2013): 996-1010', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Medicine', 'Computer Science']}