動的顕著性マップ予測モデルのための視線解析

カテゴリ: 部門大会

論文No: TC17-7

グループ名: 【C】2022年電気学会電子・情報・システム部門大会

発行日: 2022/08/24

タイトル(英語): Analysis for Dynamic Saliency Map Model  using Eye-tracker

著者名: 池野谷 玲太（静岡大学）,大橋 剛介（静岡大学）

著者名(英語): Reita Ikenoya (Shizuoka University),Gosuke Ohashi (Shizuoka University)

キーワード: 顕著性マップ|動画像|静止画像静止画像|saliency map|video|image

要約(日本語): 動画像を対象とした動的な顕著性予測モデルの精度を向上させるために静止画像の注視マップと動画像の注視マップを計測し、解析した。動画像ごとに正解データと計測データの類似度に違いがあることを確認し、標準偏差を評価したところ、強い負の相関があった。また、顕著性予測モデルのUNISALにおいても同様の傾向が示された。次に、静止画像として注視したときの視線計測結果と動画像として注視したときの視線計測結果で注視領域が類似している画像と異なる画像について解析した。その結果、類似している画像はすべて対象が存在している画像であることが明らかになった。