摘要：视觉注意力建模技术是计算机主动视觉领域的关键技术。为了提高传统视觉注意力模型预测人眼注视点的精度,提出了一种基于有监督学习的视觉注意力模型,该模型通过引入真实眼动数据作为监督值,结合自底向上特征(如方向、颜色、强度)及自顶向下特征(如人、脸、汽车等),作为Ada Boost分类器的样本,训练出自然场景中像素点特征向量与注视点之间的映射,并采用训练后的模型生成自然场景的视觉显著区域。实验结果表明,本文模型优于现有的8个主流模型,并能够较高质量地预测人类注视点。
分类：期刊> 自然科学与工程技术> 医药卫生科技> 医药卫生综合
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关键词：视觉注意力 显著性模型 有监督学习
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