Abstract-Visual uppmärksamhet är en mekanism som filtrerar bort överflödig visuell information och upptäcker de mest relevanta delarna av vårt visuella fält. Automatisk bestämning av de mest visuellt relevanta områdena skulle vara användbart i många tillämpningar såsom bild- och videokodning, vattenmärkning, videosurfning och kvalitetsbedömning. Många forskargrupper undersöker för närvarande beräkningsmodellering av det visuella uppmärksamhetssystemet. De första publicerade beräkningsmodellerna har baserats på några grundläggande och välförstådda egenskaper hos Human Visual System (HVS). Dessa modeller har ett enda perceptuellt lager som simulerar endast en aspekt av det visuella systemet. Nyare modeller integrerar komplexa funktioner i HVS och simulerar hierarkisk perceptuell representation av den visuella indatan. Nedifrån-och-upp-mekanismen är den mest förekommande funktionen som finns i moderna modeller. Denna mekanism avser ofrivillig uppmärksamhet (dvs. framträdande rumsliga visuella funktioner som utan ansträngning eller ofrivilligt drar till sig vår uppmärksamhet). I detta dokument presenteras en enhetlig beräkningsmetod för modellering av den visuella uppmärksamheten nedifrån och upp. Denna modell är huvudsakligen baserad på den nuvarande förståelsen av HVS beteende. Kontrast sensitivitetsfunktioner, perceptuell nedbrytning, visuell maskering och center-omgivningsinteraktioner är några av de funktioner som implementeras i denna modell. Prestanda av denna algoritm bedöms med hjälp av naturliga bilder och experimentella mätningar från ett eyetracking system. Två lämpliga välkända mätvärden (korrelationskoefficient och Kullbacl-Leibler divergens) används för att validera denna modell. En ytterligare mätmetod definieras också. Resultaten från denna modell jämförs slutligen med resultaten från en "nedifrån och upp"-modell.
Visuell uppmärksamhet är en mekanism som filtrerar bort överflödig visuell information och upptäcker de mest relevanta delarna av vårt visuella fält REF.
A coherent computational approach to model bottom-up visual attention
{'venue': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence', 'journal': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence', 'mag_field_of_study': ['Medicine', 'Computer Science']}