Sammanfattning De flesta bottom-up modeller som förutsäger mänskliga ögonfixeringar är baserade på kontrastfunktioner. Saliency modellen av Itti, Koch och Niebur är ett exempel på sådana kontrastaliens modeller. Även om modellen framgångsrikt har jämförts med mänskliga ögonfixeringar, visar vi att den saknar exakthet i förutsägelsen av fixeringar på spegelsymmetriska former. Kontrastmodellen ger hög respons vid gränserna, medan mänskliga observatörer konsekvent tittar på symmetriska centrum av dessa former. Vi föreslår en solid modell som förutsäger ögonfixeringar med hjälp av lokal spegelsymmetri. För att testa modellen utförde vi ett eyetracking-experiment med deltagare som tittade på komplexa fotografiska bilder och jämförde data med vår symmetrimodell och kontrastmodellen. Resultaten visar att vår symmetrimodell förutspår mänskliga ögonfixeringar betydligt bättre på ett brett utbud av bilder inklusive många som inte är utvalda för sitt symmetriska innehåll. Dessutom visar våra resultat att speciellt tidiga fixeringar finns på mycket symmetriska områden av bilderna. Vi drar slutsatsen att symmetri är en stark prediktor av mänskliga ögon fixeringar och att det kan användas som en prediktor av ordningen för fixering.
Denna operatör utökades till en symmetri-saliens modell för förutsägelse av mänskliga ögonfixeringar i REF.
Predicting Eye Fixations on Complex Visual Stimuli Using Local Symmetry
{'venue': 'Cognitive Computation', 'journal': 'Cognitive Computation', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Biology', 'Medicine']}