自由观看场景时显著性模型与人类注视的不变性分析
计算机视觉与模式识别
2018-10-11 v1
摘要
当前大多数关于人类注视与显著性建模的研究使用高质量刺激。然而在真实世界中，所捕获图像在整个采集、传输与显示链中经历各类失真，部分失真类型包括运动模糊、光照变化与旋转。尽管已有少量努力， ubiquitous 失真对视觉注意与显著性模型的影响尚未被系统研究。本文中，我们首先建立一个大规模数据库，包含 10 名观察者对 1900 张受 19 类失真退化图像的眼动数据。其次，通过分析眼动与显著性模型，我们发现：a) 观察者在失真与原始图像上注视不同位置；b) 显著性模型在失真图像上性能严重受阻，性能最大降幅属于旋转与剪切失真。最后，我们考察不同失真作为数据增广变换的有效性。实验结果验证：某些保留参考图像人类注视的有用数据增广变换可提升深度显著性模型对抗失真的能力，而某些严重改变人类注视的无效变换将降低性能。
引用
@article{arxiv.1810.04456,
title = {Invariance Analysis of Saliency Models versus Human Gaze During Scene Free Viewing},
author = {Zhaohui Che and Ali Borji and Guangtao Zhai and Xiongkuo Min},
journal= {arXiv preprint arXiv:1810.04456},
year = {2018}
}