GazeDPM：可变形部件模型中凝视信息的早期集成
计算机视觉与模式识别
2015-05-22 v1 人机交互
摘要
越来越多的工作探索利用人类凝视增强计算机视觉系统的协同人机系统。对于目标检测，这些努力迄今局限于具有固有局限性的后期融合方法，例如精度提高而召回率未提高。我们提出一种可变形部件模型中的早期集成方法，其构成了关于凝视与视觉数据的联合公式。我们表明，我们的GazeDPM方法在公开POET数据集上比最先进的DPM基线提高4%，比近期凝视支持的目标检测方法提高3%。我们的方法还提供对所学模型的内省，可揭示显著图像结构，并允许我们研究吸引与排斥凝视区域之间的相互作用、视角特定模型的重要性以及凝视模式中观察者的个人偏差。最后我们研究了方法的重要实际方面，例如使用显著性图替代真实注视点的影响、注视点数量的影响以及对凝视估计误差的鲁棒性。
引用
@article{arxiv.1505.05753,
title = {GazeDPM: Early Integration of Gaze Information in Deformable Part Models},
author = {Iaroslav Shcherbatyi and Andreas Bulling and Mario Fritz},
journal= {arXiv preprint arXiv:1505.05753},
year = {2015}
}