随时间解耦自上而下与自下而上及低层与高层对眼动的影响

自下而上与自上而下，以及低层与高层因素，影响着我们在观察自然场景时的注视位置。然而，这些因素各自的重要性及其如何相互作用仍存在争议。在此，我们通过分析这些因素随时间的影响来解耦它们。为此，我们开发了一个基于近期早期空间视觉模型内部表征的显著性模型，以测量低层自下而上因素。为了测量高层自下而上特征的影响，我们使用了一个近期基于 DNN 的显著性模型。为了考虑自上而下的影响，我们在两个具有不同任务的大型数据集上评估了这些模型：首先是记忆任务，其次是搜索任务。我们的结果支持将视觉场景探索分为三个阶段：第一次扫视、以注视密度逐渐扩大为特征的初始引导探索，以及在约 10 次注视后达到的稳态。初始探索和稳态期间的扫视目标选择与相似的感兴趣区域相关，当包含高层特征时这些区域能被更好地预测。在搜索数据集中，注视位置主要由自上而下过程决定。相比之下，第一次注视遵循不同的注视密度，并包含强烈的中心注视偏差。尽管如此，首次注视强烈受图像属性引导，且在图像出现后早至 200 毫秒时，注视能被高层信息更好地预测。我们得出结论，任何低层自下而上因素主要局限于第一次扫视的生成。当考虑高层特征时，所有扫视都能得到更好的解释，随后这种高层自下而上控制可被自上而下的影响所推翻。