文件名称：行人搜索中的扫描路径组合模型
文件大小：4.75MB
文件格式：PDF
更新时间：2024-05-31 23:15:13
visual attention; bottom-up visual saliency;
目标搜索，即快速定位图像或视频中的目标对象，已经在计算机视觉中引起了很大的关注。 全面了解影响人类视觉搜索的因素对于设计计算机视觉系统的目标搜索算法至关重要。 在本文中，我们提出了一个组合模型来生成扫描路径，以供计算机视觉跟踪图像中的目标。 该模型分别探索和整合了影响人类视觉搜索的三个因素，即自上而下的目标信息，空间背景和自下而上的视觉显着性。 通过将生成的扫描路径与人类视觉固定序列进行比较以在同一图像中定位目标，可以评估组合模型的有效性。 评估策略还用于通过线性搜索来学习因素的最佳加权系数。 同时，每个因素的绩效及其任意组合为检查。 通过大量实验，我们证明自上而下的目标信息是最重要的因素影响目标搜索的准确性。 自下而上的视觉显着性的影响是有限的。 任何这三个因素的组合比每个单独的因素具有更好的性能。 获得的扫描路径所提出的模型的最佳选择是最优的，因为它们与人类视觉固定序列最相似。