文件名称：matlab代码影响-face_saliency:评估脸部特征对多种显着性模型的影响
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文件格式：ZIP
更新时间：2024-06-11 01:51:42
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matlab代码影响评估脸部特征对多种显着性模型的影响 在人的显着性/注意力模型中测试多种体系结构和功能，以及它们通过面部表情的影响如何。 该存储库还包括Itti＆Koch模型的Python实现和基于原始Matlab代码的显着性度量。 -项目状态：[有效] 项目介绍/目标 验证注意力建模中面部表情的影响，包括显着性建模的多种方法（包括体系结构和功能）。 使用的方法： 显着图 数据可视化 技术领域 Python 熊猫，朱庇特 张量流 项目介绍 我们提出了三个假设：人脸的添加对传统模型的性能有积极的影响；这种影响取决于图片的上下文；人脸的添加可以使它们与最近提出的基于神经网络的模型竞争。 为了回答这些问题，我们评估了9种带有和不带有面Kong的传统模型的性能，以及一种基于深度神经网络针对不同指标的模型的性能。 结果表明，添加面Kong后，模型显然受益匪浅，尽管在度量标准上对面Kong的重视程度有所不同。 此外，性能最好的传统模型与人脸相辅相成，可以逼近基于深度神经网络的模型的性能。 由此我们得出结论，将加权对象识别添加到具有手工特征的显着性模型中可以产生有用的见解，并且对于其他显着对象和图