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針對已有視覺注意模型在整合對象特征方面的不足，提出一種新的結(jié)合高層對象特征和低層像素特征的視覺注意方法。首先，利用已訓(xùn)練的卷積神經(jīng)網(wǎng)（CNN）對多類目標的強大理解能力，獲取待處理圖像中對象的高層次特征圖；然后結(jié)合實際的眼動跟蹤數(shù)據(jù)，訓(xùn)練多個對象特征圖的加權(quán)系數(shù)，給出對象級突出圖；緊接著提取像素級突出圖，并和對象級突出圖融合獲得顯著圖；最后，在OSIE和MIT數(shù)據(jù)集上驗證了該方法，并與國際上流行的視覺注意方法進行對比，結(jié)果顯示該算法在OSIE數(shù)據(jù)集上獲得的AUC值相對更高。實驗結(jié)果表明，所提方法能夠更加充分地利用圖像中對象信息，提高顯著性預(yù)測的準確率。
視覺注意機制的研究是探索人眼視覺感知的重要一環(huán)。在過去幾十年中，如何用計算模型模擬人眼視覺注意過程一直是核心問題。盡管取得了很大的進步，但是快速準確地在自然場景中預(yù)測人眼視覺注意區(qū)域仍然具有很高的挑戰(zhàn)性。顯著性是視覺注意的一項重要研究內(nèi)容，它反映了區(qū)域受關(guān)注的程度。本文的研究著眼于顯著性計算模型，更多模型對比和模型分類可以參考Borji等的文章。視覺注意存在兩種機制：自底向上（ Bottom-up）和自頂向下（Top-down）。過去的研究中，大多數(shù)的計算模型是基于自底向上的信息，即直接從圖像像素獲取特征。
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