I detta dokument behandlas den lokala bildinformationens nedifrån-och-upp-påverkan på mänskliga ögonrörelser. De flesta befintliga beräkningsmodeller använder en uppsättning biologiskt rimliga linjära filter, t.ex. Gabor eller Difference-of-gaussians filter som front-end, vars utgångar är icke-linjärt kombineras till ett reellt tal som indikerar visuell styrka. Tyvärr kräver detta många konstruktionsparametrar såsom antalet, typen och storleken av front-end filter, samt valet av icke-linjäritet, viktning och normalisering system etc., för vilka biologisk rimlighet inte alltid kan motiveras. Till följd av detta måste dessa parametrar väljas på ett mer eller mindre ad hoc-mässigt sätt. Här föreslår vi att vi lär oss en visuell soliditetsmodell direkt från mänskliga ögonrörelsedata. Modellen är ganska förenklad och i huvudsak parameterfri, och står därför i kontrast till den senaste utvecklingen inom området som vanligtvis syftar till högre förutsägelser till priset av ytterligare parametrar och ökande modellkomplexitet. Experimentella resultat visar att-trots avsaknaden av någon biologisk tidigare kunskap-vår modell fungerar jämförbart med befintliga metoder, och i själva verket lär bildfunktioner som liknar resultat från flera tidigare studier. I synnerhet, dess maximalt spännande stimuli har center-surround struktur, liknande mottagliga fält i det tidiga mänskliga visuella systemet.
Kienzle m.fl. REF föreslogs vidare för att lära sig en visuell bärkraft modell direkt från mänskliga eyetracking data med hjälp av en stöd vektor maskin (SVM).
A nonparametric approach to bottom-up visual saliency
{'venue': 'In Proc. NIPS 19', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}