基于眼动数据的分类视觉注意模型

• 作者: 王凤娇 田媚 艾丽华 黄雅平
• 来源期刊: 计算机科学
• 学科: 工学
• 关键词: 视觉注意 视觉显著性 分类模型 自底向上 自顶向下
• 年，卷（期）: 2016,（1）
• 所属期刊栏目: 第五届全国智能信息处理学术会议
• 页码范围: 85-88,115
• 页数: 5页
• 分类号: TP391
• 字数: 4476字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11896/j.issn.1002-137X.2016.1.020

摘要

视觉注意是人类视觉系统中的重要部分,现有的视觉注意模型大多强调基于自底向上的注意,较少考虑自顶向下的语义,也鲜有针对不同类别图像的特定注意模型.眼动追踪技术可以客观、准确地捕捉到被试的注意焦点,但在视觉注意模型中的应用还比较少见.因此,提出了一种自底向上和自顶向下注意相结合的分类视觉注意模型CM-VA,该模型针对不同类别的图像,在眼动数据的基础上训练分类视觉注意模型来进行视觉显著性预测.实验结果表明:与现有的其它8个视觉注意模型相比,该模型的性能最优.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	艾丽华	北京交通大学计算机与信息技术学院	13	103	5.0	10.0
2	黄雅平	北京交通大学计算机与信息技术学院	24	272	6.0	16.0
3	王凤娇	北京交通大学计算机与信息技术学院	1	14	1.0	1.0
4	田媚	北京交通大学计算机与信息技术学院	13	91	5.0	9.0