Tidigare studier av ögon blick har visat att när man tittar på bilder som innehåller mänskliga ansikten, observatörer tenderar att snabbt fokusera på ansiktsregionerna. Men gäller detta även för andra bildfunktioner på hög nivå? Vi undersöker här i vilken utsträckning naturliga scener som innehåller ansikten, textelement och mobiltelefonerVas en lämplig kontrollVattrakt uppmärksamhet genom att spåra ögonrörelser hos personer i två typer av uppgifterVfree visning och sökning. Vi observerade att försökspersoner i friseende förhållanden tittar på ansikten och text 16.6 och 11.1 gånger mer än liknande regioner normaliseras för storlek och position av ansikte och text. När det gäller att locka till sig blickar är texten nästan lika effektiv som ansiktet. Dessutom är det svårt att undvika att titta på ansikten och text även när det medför en kostnad. Vi fann också att det tog längre tid för försökspersonerna att göra sin första sakkad när de blev tillsagda att undvika ansikten/text och deras sakkader landade på ett icke-ansikte/icke-textobjekt. Vi förfinar en välkänd bottom-up datormodell av Saliency-driven uppmärksamhet som inkluderar konspicuity kartor för färg, orientering, och intensitet genom att lägga till hög nivå semantisk information (dvs, platsen för ansikten eller text) och visa att detta avsevärt förbättrar förmågan att förutsäga ögonfixeringar i naturliga bilder. Vår förbättrade modells förutsägelser ger ett område under ROC-kurvan över 84% för bilder som innehåller ansikten eller text jämfört med objektens faktiska fixeringsmönster. Detta tyder på att det primära visuella systemet allokerar uppmärksamhet med hjälp av en sådan förbättrad soliditet karta.
Cerf m.fl. REF föreslog en modell som lägger till flera höga semantiska funktioner som ansikten, text och objekt för att förutsäga mänskliga ögonfixeringar.
Faces and text attract gaze independent of the task: Experimental data and computer model
{'venue': 'Journal of vision', 'journal': 'Journal of vision', 'mag_field_of_study': ['Psychology', 'Medicine']}