视觉注意力检测综述

• 作者: 沈建冰 王文冠 贾云得
• 来源期刊: 软件学报
• 学科: 工学
• 关键词: 视觉注意力 视觉显著性 人眼关注点预测 显著物体检测
• 年，卷（期）: 2019,（2）
• 所属期刊栏目: 计算机图形学与计算机辅助设计
• 页码范围: 416-439
• 页数: 24页
• 分类号: TP391
• 字数: 20512字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13328/j.cnki.jos.005636

摘要

人类能够迅速地选取视野中的关键部分,选择性地将视觉处理资源分配给这些视觉显著的区域.在计算机视觉领域,理解和模拟人类视觉系统的这种注意力机制,得到了学界的大力关注,并显示出了广阔的应用前景.近年来,随着计算能力的增强以及大规模显著性检测数据集的建立,深度学习技术逐渐成为视觉注意力机制计算和建模的主要手段.综述了视觉注意力检测的最新研究进展,包括人眼关注点检测和显著物体检测,并讨论了当前流行的视觉显著性检测数据集和常用的评估指标.对基于深度学习的工作进行了综述,也对之前代表性的非深度学习模型进行了讨论,同时,对这些模型在不同的数据集上的性能进行了详细评估.最后探讨了该领域的研究趋势和未来的发展方向.