中央与周边视觉在场景、物体和人脸识别中贡献的建模
神经元与认知
2016-04-27 v1 计算机视觉与模式识别
摘要
通常认为中央视野对于识别物体和人脸十分重要，而周边区域有助于场景识别。然而，中央与周边信息对于物体、场景和人脸识别的相对重要性尚不清楚。在一项行为研究中，Larson 和 Loschky (2009) 通过测量场景识别准确率随视角的变化考察了这一问题，并证明周边视觉在识别场景方面确实比中央视觉更有用。本工作中，我们使用深度卷积神经网络对 Larson 和 Loschky (2009) 的结果进行了建模与复现。在拟合场景数据后，我们利用该模型预测大规模场景识别以及物体和人脸的未来数据。我们的结果表明，使用中央视野信息的重要性的相对顺序为人脸识别 > 物体识别 > 场景识别，而周边信息则相反。
引用
@article{arxiv.1604.07457,
title = {Modeling the Contribution of Central Versus Peripheral Vision in Scene, Object, and Face Recognition},
author = {Panqu Wang and Garrison Cottrell},
journal= {arXiv preprint arXiv:1604.07457},
year = {2016}
}
备注
CogSci 2016 Conference Paper