已入深夜,您辛苦了!由于当前在线用户较少,发布求助请尽量完整地填写文献信息,科研通机器人24小时在线,伴您度过漫漫科研夜!祝你早点完成任务,早点休息,好梦!

Affective saliency map considering psychological distance

人工智能 固定(群体遗传学) 计算机视觉 感知 计算机科学 视觉感受 观察员(物理) 视觉搜索 方向(向量空间) 人类视觉系统模型 深度知觉 视角 心理学 认知心理学 图像(数学) 数学 几何学 人口 神经科学 人口学 社会学 物理 量子力学
作者
Sang-Woo Ban,Young‐Min Jang,Minho Lee
出处
期刊:Neurocomputing [Elsevier]
卷期号:74 (11): 1916-1925 被引量:16
标识
DOI:10.1016/j.neucom.2010.07.033
摘要

This paper proposes a new affective saliency map (SM) model considering psychological distance as well as the pop-out property based on relative spatial distribution of the primitive visual features such as intensity, edge, color, and orientation. By reflecting congruency between the spatial distance caused by spatial proximity and distal in a visual scene and psychological distance caused by the way people think about visual stimuli, the proposed SM model can produce more human-like visual selective attention than a conventional SM model based on primary visual perception. In the proposed model, a psychological distance caused by a social distance, in which a proximal entity such as friend becomes more attractive when it is located near but a distal entity such as enemy becomes more attractive when it is located far from an observer, is considered. In the experiments, two types of visual stimuli are considered, mono-stimuli and stereo-stimuli. In the case of mono-stimuli, the visual stimuli on a picture with psychological depth cues were considered. Instead, in the case of stereo-stimuli, depth perception is also considered for obtaining real spatial distance of visual target in a visual scene. In order to verify the proposed affective SM model, an eye tracking system was used to measure the visual scan path and fixation time on a specific local area while monitoring the visual scenes by human subjects. Experimental results show that the proposed model can generate plausible visual selective attention properly reflecting both psychological distance and primitive visual stimuli inducing pop-out bottom-up features.

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
麻酱发布了新的文献求助30
1秒前
淡淡的绮琴完成签到 ,获得积分10
1秒前
李爱国应助文慧采纳,获得10
1秒前
华仔应助pwq采纳,获得10
1秒前
菜小瓜发布了新的文献求助10
3秒前
4秒前
liuxindong关注了科研通微信公众号
4秒前
Ying完成签到,获得积分10
5秒前
长雁完成签到,获得积分10
5秒前
义气翩跹给义气翩跹的求助进行了留言
5秒前
7秒前
wanci应助lolly采纳,获得10
7秒前
7秒前
11秒前
jjdeng发布了新的文献求助10
11秒前
麻酱完成签到,获得积分20
11秒前
Jasper应助koalafish采纳,获得10
11秒前
尾状叶完成签到 ,获得积分10
12秒前
Rainy发布了新的文献求助10
12秒前
孤鲸游完成签到,获得积分10
14秒前
纸上浅发布了新的文献求助30
15秒前
16秒前
16秒前
16秒前
16秒前
16秒前
科研通AI6应助科研通管家采纳,获得10
17秒前
17秒前
TED应助科研通管家采纳,获得10
17秒前
彭于晏应助科研通管家采纳,获得10
17秒前
壳壳完成签到 ,获得积分10
17秒前
筱菱完成签到,获得积分10
18秒前
青椒超人发布了新的文献求助10
19秒前
HXY完成签到 ,获得积分10
20秒前
21秒前
大模型应助我是这样子采纳,获得10
22秒前
22秒前
liuxindong发布了新的文献求助10
24秒前
haha完成签到 ,获得积分10
25秒前
风清扬发布了新的文献求助10
25秒前
高分求助中
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
Introduction to strong mixing conditions volume 1-3 5000
Agyptische Geschichte der 21.30. Dynastie 3000
Aerospace Engineering Education During the First Century of Flight 2000
„Semitische Wissenschaften“? 1510
从k到英国情人 1500
sQUIZ your knowledge: Multiple progressive erythematous plaques and nodules in an elderly man 1000
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 生物 医学 工程类 计算机科学 有机化学 物理 生物化学 纳米技术 复合材料 内科学 化学工程 人工智能 催化作用 遗传学 数学 基因 量子力学 物理化学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 5771799
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 5593934
关于积分的说明 15428394
捐赠科研通 4905053
什么是DOI,文献DOI怎么找? 2639200
邀请新用户注册赠送积分活动 1587067
关于科研通互助平台的介绍 1541958