Sammanfattning av denna webbsida: Saliency maps as visual uppmärksamhet computational models kan avslöja nya regioner inom en scen (som i det mänskliga visuella systemet), som kan minska mängden data som ska behandlas i uppgifter specifika datorseende applikationer. De flesta av Saliency-modellerna utnyttjar inte tidigare rumsligt minne genom att prioritera rumsliga eller objektbaserade funktioner för att få nedifrån-och-upp-kartor eller uppifrån-och-ned-salientkartor. I våra tidigare experiment visade vi att rumsligt minne oavsett objektfunktioner kan hjälpa till att upptäcka och spåra uppgifter med en mobil robot genom att använda ett 2D globalt miljöminne av roboten och lokala Kinect-data i 2D för att beräkna den rymdbaserade saltkartan. I komplexa scener där 2D-rymdbaserad salthalt inte är tillräckligt (dvs. subjekt som ligger på sängen), är 3D-scenanalys nödvändig för att extrahera nyhet inom scenen genom att använda rumsligt minne. Därför, i detta arbete, för att förbättra upptäckten av nyhet i en känd miljö, föreslog vi en rymdbaserad rumslig saliency med 3D lokal information genom att förbättra 2D rymdbas saliency med höjd som tidigare information om de specifika platserna. Dessutom kan algoritmen integreras med andra nedifrån-och-upp-modeller eller uppifrån-och-ned-beräkningsmodeller för att förbättra detektionsresultaten. Experimentella resultat visar att hög noggrannhet för nya upptäckter kan erhållas, och beräkningstiden kan minskas för befintliga toppmoderna detekterings- och spårningsmodeller med den föreslagna algoritmen.
På grund av svårigheten att få fram data som möjliggör förhandsinformation på scenen, är det dock inte särskilt vanligt att dra nytta av uppifrån-och-ned rymdbaserad salthalt baserat på att hitta de rumsliga förändringarna i miljön som i REF.
Spatial Visual Attention for Novelty Detection: A Space-based Saliency Model in 3D Using Spatial Memory
{'venue': 'IPSJ Trans. Computer Vision and Applications', 'journal': 'IPSJ Trans. Computer Vision and Applications', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}