Vi föreslår en definition av soliditet genom att överväga vad det visuella systemet försöker optimera när man riktar uppmärksamheten. Den resulterande modellen är ett Bayesianskt ramverk från vilket nedifrån-och-upp-salt framträder naturligt som självinformation av visuella egenskaper, och övergripande saliency (inkorporerar uppifrån-och-upp-information med nedifrån-upp-salient) framträder som den punktvisa ömsesidiga informationen mellan funktionerna och målet när man söker efter ett mål. Ett genomförande av vårt ramverk visar att vår modells nedifrån-och-upp-kartor fungerar såväl som eller bättre än befintliga algoritmer för att förutsäga människors fixeringar i fri visning. Till skillnad från befintliga soliditetsåtgärder, som är beroende av statistiken över den aktuella bilden, är vårt mått på soliditet härledd från statistik över den naturliga bilden, som erhållits i förväg från en samling naturliga bilder. Därför kallar vi vår modell SUN (Saliency Using Natural statistics). Ett mått på hållbarhet baserat på statistik över naturliga bilder, snarare än på en enda testbild, ger en enkel förklaring till många sökasymmetrier som observerats hos människor; statistiken över en enda testbild leder till förutsägelser som inte överensstämmer med dessa asymmetrier. I vår modell beräknas salthalten lokalt, vilket överensstämmer med neuroanatomin i det tidiga visuella systemet och resulterar i en effektiv algoritm med få fria parametrar.
Zhang m.fl. Ref-beräknad soliditet baserad på självinformation om lokala bildfunktioner med hjälp av statistik över naturliga bilder.
Sun: A Bayesian framework for saliency using natural statistics
{'venue': 'Journal of Vision', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Medicine', 'Psychology']}