基于认知分层的图像复杂度研究

• 作者: 周小舟 周蕾 张晶 沈张帆 王海燕 薛澄岐 陈晓皎
• 来源期刊: 东南大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 图像复杂度 认知分层 人机交互 图像属性 映射方法
• 年，卷（期）: 2016,（6）
• 页码范围: 1149-1154
• 页数: 6页
• 分类号: TP-391
• 字数: 3931字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-0505.2016.06.007

摘要

为揭示图像属性与图像复杂度之间的编码规律，从认知分层角度对图像复杂度进行了研究。基于由浅入深的认知加工次序，将图像复杂度分为呈现复杂度（CP）、语义复杂度（CS）和记忆复杂度（CM），分别对应图像的视觉属性、语义属性和解码属性，并建立复杂度分层映射模型。以地铁交通图为例，提取图像中3种复杂度后按低、中、高水平重新编码，并结合眼动追踪技术进行了视觉搜索实验。实验结果表明：高记忆复杂度编码的反应时最短，对认知绩效的影响最大；高语义复杂度编码易造成视觉干扰，需结合高记忆复杂度来提高认知绩效；高呈现复杂度编码能有效降低被试的认知负荷，提高搜索效率。实验结果证实了图像复杂度分层的合理性，为信息化图像的复杂度设计提供了参考。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张晶	东南大学机械工程学院	16	65	5.0	7.0
2	王海燕	东南大学机械工程学院	101	1179	19.0	28.0
3	薛澄岐	东南大学机械工程学院	111	1156	19.0	29.0
4	周蕾	东南大学机械工程学院	17	142	7.0	11.0
5	沈张帆	东南大学机械工程学院	3	14	2.0	3.0
6	陈晓皎	东南大学机械工程学院	3	22	3.0	3.0
7	周小舟	东南大学机械工程学院	5	27	3.0	5.0