CrowdFix：面向真实场景人群视频的眼动追踪数据集
计算机视觉与模式识别
2019-10-10 v2
摘要
理解人类视觉注意与显著性是视觉研究的重要组成部分。在此背景下，对新颖且多样的基准数据集始终存在需求，尤其是针对人群场景等特殊用例的深入洞察。为此我们做出如下贡献：(1) 综述显著性与人群背后的动力学机制。(2) 利用眼动追踪，在一组从互联网收集的新人群视频上构建动态人眼注视点数据集。这些视频被标注为三种不同的密度等级。(3) 最后，我们在该数据集上评估最先进的显著性模型，以明确设计和构建更鲁棒显著性模型可能的改进方向。
引用
@article{arxiv.1910.02618,
title = {CrowdFix: An Eyetracking Dataset of Real Life Crowd Videos},
author = {Memoona Tahira and Sobas Mehboob and Anis U. Rahman and Omar Arif},
journal= {arXiv preprint arXiv:1910.02618},
year = {2019}
}
备注
11 pages