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J-GLOBAL ID：201902232943133285   整理番号：19A0250393

感情的注意:画像感情と視覚注意の研究【JST・京大機械翻訳】

Emotional Attention: A Study of Image Sentiment and Visual Attention

著者 (7件)： Fan Shaojing ,  Shen Zhiqi ,  Jiang Ming ,  Koenig Bryan L. ,  Xu Juan ,  Kankanhalli Mohan S. ,  Zhao Qi
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： CVPR  ページ： 7521-7531  発行年： 2018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： 画像感情は視覚認識に影響する。幸い顔や有毒なスネークのような感情誘発刺激は,人間の注意において一般的に優先される。しかし,画像感情と視覚突出の相互関係を評価した研究はほとんどない。本論文では,画像の感情的性質と視覚的注意の間の関係に焦点を当てた最初の研究を提示した。最初に,感情的注意データセット(EMOD)を作成した。それは,様々な感情誘発画像の集合であり,各画像は,(1)16人の被験者から収集した眼球追跡データ,(2)物体輪郭を含む集中的な画像コンテキストラベル,オブジェクトの感情,オブジェクト意味カテゴリ,および画像美的や誘発された感情のような高レベル知覚属性を持っている。EMODに関する広範な解析を行い,画像感情が人間の注意にどのように関連するかを同定した。感情優先順位付け効果を発見した:著者らの画像に対して,感情誘発コンテンツは人間の注意を強く引き付けるが,そのような利点は初期固定後に劇的に減少する。人間の感情優先順位付けを計算的にモデル化することを目的として,画像シーンの空間的および意味的文脈を学習する新しいサブネットワークを含む,顕著性予測のための深いニューラルネットワークを設計した。提案したネットワークは,画像内の人間の注意の相対的な重要性を効果的に捉えることにより,3つのベンチマークデータセット上で最先端技術より性能が優れている。コード,モデル,およびデータセットは,https://nus-sesame.top/emotionalattention/でオンラインで利用可能である。Copyright 2019 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 予測 ,  ニューラルネットワーク ,  *視覚 ,  眼球 ,  ネットワーク ,  視認 ,  *画像 ,  モデリング ,  コンテンツ
準シソーラス用語： オンライン ,  最先端技術 ,  サブネットワーク ,  被験者 ,  スネーク ,  *視覚的注意 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (5件)： 音声処理  (JE05000E) ,  符号理論  (ND02030R) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  専用演算制御装置  (JC04030Y) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (4件)： 注意 ,  感情 ,  視覚注意 ,  研究