Vi presenterar en ny enhetlig ram för både statisk och rymdtidsavkänning. Vår metod är en bottom-up metod och beräknar så kallade lokala regressionskärnor (dvs lokala deskriptorer) från den givna bilden (eller en video), som mäter likheten hos en pixel (eller voxel) till dess omgivning. Visuell styrka beräknas sedan med hjälp av nämnda "självresemplance" mått. Ramverket resulterar i en saliency karta där varje pixel (eller voxel) visar den statistiska sannolikheten för saliency av en funktionsmatris med tanke på dess omgivande funktion matriser. Som en likhetsmått, matris cosinus likhet (en generalisering av cosinus likhet) används. Status av konsten prestanda visas på vanliga mänskliga ögon fixering data (statiska scener [5] och dynamiska scener [16] ) och vissa psykologiska mönster.
I REF föreslog Seo och Milanfar en enhetlig detektering av tid och rum i vilken de beräknar lokala regressionskärnor från bilden eller videon och slutligen mäter likheten av pixel eller (voxel) till dess omgivning.
Static and Space-time Visual Saliency Detection by Self-Resemblance
{'venue': 'Journal of vision', 'journal': 'Journal of vision', 'mag_field_of_study': ['Psychology', 'Medicine']}