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J-GLOBAL ID：201802288401911321   整理番号：18A0519096

個々の形質は,視覚的注意解析のためのスキャンパス予測を指向【Powered by NICT】

Individual trait oriented scanpath prediction for visual attention analysis

著者 (2件)： Li Aoqi (School of Remote Sensing and Information Engineering, Wuhan University, P.R. China) ,  Chen Zhenzhong (School of Remote Sensing and Information Engineering, Wuhan University, P.R. China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICIP  ページ： 3745-3749  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 視覚的注意のシフトrefelects Scanpath,スキャンパスの予測は画像分析や画像理解に重要な役割を果たしている。しかし伝統的なスキャンパス予測法は動眼バイアスおよび他の関連要因などの独自性を無視している。,スキャンパス予測をより正確にするために,個々の形質サッカード分布と因子重みづけに基づく主題のための普遍的なスキャンパス予測フレームワークに組み込んだ。実験は,著者らのモデルは予測性能,個性をスキャンパス予測における重要な因子であることを証明することを改善することを示す。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 予測技法 ,  重みづけ ,  画像分析 ,  画像理解 ,  *予測 ,  バイアス
準シソーラス用語： 予測性能 ,  関連要因 ,  *視覚的注意 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 視覚  (EJ13020B)

タイトルに関連する用語 (5件)： 形質 ,  視覚的注意 ,  解析 ,  スキャンパス ,  予測