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J-GLOBAL ID：202102218528454360   整理番号：21A2580461

オブジェクトと視覚的注意を考慮した適応画像選択に基づく少数ショット個人化顕著性予測【JST・京大機械翻訳】

Few-Shot Personalized Saliency Prediction Based on Adaptive Image Selection Considering Object and Visual Attention

著者 (4件)： Moroto Yuya (Graduate School of Information Science and Technology, Hokkaido University, N-14, W-9, Kita-ku, Sapporo, Hokkaido 060-0814, Japan) ,  Maeda Keisuke (Office of Institutional Research, Hokkaido University, N-8, W-5, Kita-ku, Sapporo, Hokkaido 060-0808, Japan) ,  Ogawa Takahiro (Faculty of Information Science and Technology, Hokkaido University, N-14, W-9, Kita-ku, Sapporo, Hokkaido 060-0814, Japan) ,  Haseyama Miki (Faculty of Information Science and Technology, Hokkaido University, N-14, W-9, Kita-ku, Sapporo, Hokkaido 060-0814, Japan)
資料名： Sensors (Web)  (Sensors (Web))
巻： 20  号： 8  ページ： 2170  発行年： 2020年 
JST資料番号： U7015A  ISSN： 1424-8220  CODEN： SENSC9  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： スイス (CHE)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文では,オブジェクトと視覚注意を考慮した適応画像選択に基づく数ショット個人化顕著性予測を提示した。個人化顕著性マップ(PSM)を予測する一般的方法は多数の訓練画像を必要とするので,少数の訓練画像を用いた理論の確立が必要である。この問題に取り組むために,目標人と類似の視覚的注意を持つ人々は効果的であるが,すべての人々は,多くの画像で一般に注視しなければならない。したがって,それらの負荷を考慮するとき,それは困難で非現実的になる。他方,本論文では,画像中の人間の視覚注意と物体の間の関係に焦点を当てた新しい適応画像選択(AIS)方式を紹介した。AISは画像中のオブジェクトの多様性とオブジェクトに対するPSMの分散の両方に焦点を当てた。特に,AISは,選択した画像がそれらの多様性を維持するために様々な種類のオブジェクトを持つように,画像を選択する。さらに,AISは,多くの人々が一般に注視する,または注視しない領域を表すので,人に対するPSMsの高い分散を保証する。提案手法は,高い多様性と分散を持つ画像を選択することにより,少数の画像から類似のユーザを選択することを可能にする。これは本論文の技術的貢献である。実験結果は,新しい画像選択方式を含む著者らの個人化された顕著性予測の有効性を示した。Copyright 2021 The Author(s) All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *粒状材 ,  有効性
準シソーラス用語： 視覚的注意 ,  物体検出 ,  顕著性マップ , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 個人化された顕著性マップ ,  適応画像選択 ,  マルチタスクCNN ,  オブジェクト検出

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

引用文献 (30件)：

• Itti, L.; Koch, C.; Niebur, E. A model of saliency-based visual attention for rapid scene analysis. IEEE Trans. Pattern Anal. Mach. Intell. 1998, 20, 1254-1259.
• Harel, J.; Koch, C.; Perona, P. Graph-based visual saliency. In Proceedings of the Advances in Neural Information Processing Systems 20: 21st Annual Conference on Neural Information Processing Systems 2007, Vancouver, BC, Canada, 3-6 December 2007.
• Hou, X.; Harel, J.; Koch, C. Image signature: Highlighting sparse salient regions. IEEE Trans. Pattern Anal. Mach. Intell. 2012, 34, 194-201.
• Pan, J.; Ferrer, C.; McGuinness, K.; O’Connor, N.; Torres, J.; Sayrol, E.; Giro, X. Salgan: Visual saliency prediction with generative adversarial networks. arXiv 2017, arXiv:1701.01081.
• Setlur, V.; Takagi, S.; Raskar, R.; Gleicher, M.; Gooch, B. Automatic image retargeting. In Proceedings of the 4th International Conference on Mobile and Ubiquitous Multimedia, Christchurch, New Zealand, 8-10 December 2005.

タイトルに関連する用語 (7件)： オブジェクト ,  視覚的注意 ,  適応 ,  画像選択 ,  ショット ,  個人化 ,  予測