Detta dokument presenterar en ny fixering förutsägelse och soliditet modellering ram baserat på inter-image likheter och ensemble av Extreme Learning Machines (ELM). Den föreslagna ramen är inspirerad av två observationer, 1) den kontextuella informationen om en scen tillsammans med låga visuella signaler modulerar uppmärksamhet, 2) inverkan av scen memorabilitet på ögonrörelsemönster som orsakas av likheten av en scen med en tidigare visuell upplevelse. Motiverade av sådana observationer utvecklar vi ett ramverk som uppskattar betydelsen av en given bild med hjälp av en ensemble av extrema elever, var och en tränad på en bild som liknar indatabilden. Det vill säga, efter att ha hämtat en uppsättning liknande bilder för en given bild, lär man sig en saliency prediktor från var och en av bilderna i den återvunna bilden med hjälp av en ELM, vilket resulterar i en ensemble. Den givna bildens betydelse mäts sedan i form av medelvärdet av det förutsagda lönevärdet av ensemblens medlemmar.
Tavakoli et al. REF presenterade en ny fixering prognos och soliditet demonstrerande system i ljuset av inter-image similitud och ensemble av Extreme Learning Machines (ELM).
Exploiting inter-image similarity and ensemble of extreme learners for fixation prediction using deep features
{'venue': 'Neurocomputing 244 (2017) 10-18', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}