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J-GLOBAL ID：202102223040601199   整理番号：21A0905192

アイトラックUAV2:UAVビデオのための大規模両眼眼追跡データセット【JST・京大機械翻訳】

EyeTrackUAV2: A Large-Scale Binocular Eye-Tracking Dataset for UAV Videos

著者 (7件)： Perrin Anne-Flore (IRISA, CNRS, Univ Rennes, 263 Avenue General Leclerc, 35000 Rennes, France) ,  Krassanakis Vassilios (Laboratoire des Sciences du Numerique de Nantes (LS2N), Polytech Nantes, Universite de Nantes, 44306 Nantes CEDEX 3, France) ,  Krassanakis Vassilios (Department of Surveying and Geoinformatics Engineering, University of West Attica, 28 Agiou Spyridonos Str., 12243 Aigaleo, Greece) ,  Zhang Lu (IETR, CNRS, INSA Rennes, IETR-UMR 6164, 35000 Rennes, France) ,  Ricordel Vincent (Laboratoire des Sciences du Numerique de Nantes (LS2N), Polytech Nantes, Universite de Nantes, 44306 Nantes CEDEX 3, France) ,  Silva Matthieu Perreira Da (Laboratoire des Sciences du Numerique de Nantes (LS2N), Polytech Nantes, Universite de Nantes, 44306 Nantes CEDEX 3, France) ,  Meur Olivier Le (IRISA, CNRS, Univ Rennes, 263 Avenue General Leclerc, 35000 Rennes, France)
資料名： Drones (Web)  (Drones (Web))
巻： 4  号： 1  ページ： 2  発行年： 2020年 
JST資料番号： U7176A  ISSN： 2504-446X  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： 無人航空機(UAV)画像の高速かつ莫大な進化は,軍事および民間監視,配送サービス,および野生生物監視のような様々な分野におけるアプリケーションの乗算に場所を与える。UAV画像と動的サリエンスの研究は,将来の応用の数をさらに広げる。実際,視覚的注意の考慮は,圧縮,再標的化,および意思決定ツールのような多くの科学分野における新しい道への道を開いた。顕著性研究を行うために,著者らはUAVコンテンツにおける視覚 sal用の新しい大規模眼追跡データセットの必要性を同定した。したがって,著者らは,データセットEyeTrackUAV2を導入することによって,この必要性に対処した。それは,43のビデオ(RGB,30fps,1280720または720480)にわたる正確な両眼視情報(1000Hz)の収集から成る。30人の参加者は,自由視聴と作業条件の両方で刺激を観察した。次に,分散-閾値同定(I-DT)アルゴリズムを用いて,固定とサッカードを計算し,一方,Gaussカーネルで眼の位置をフィルタリングすることによって,注視密度マップを計算した。収集した注視位置の解析は,視覚的な sal地-トラス発生の推奨を提供する。また,従来のコンテンツ,特に中心バイアスに関して,UAVビデオにおける顕著性バイアスの変化に光を当てた。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： アルゴリズム ,  視覚 ,  意思決定 ,  トラス ,  フィルタリング ,  無人機 ,  *録画装置 ,  応用プログラム ,  野生生物 ,  バイアス ,  ターゲティング ,  コンテンツ
準シソーラス用語： 両眼視 ,  断続性運動 ,  視聴 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (7件)： データセット ,  突出 ,  無人航空機(UAV) ,  ビデオ ,  視覚注意 ,  眼追跡 ,  サーベイランス

分類 (3件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  専用演算制御装置  (JC04030Y) ,  操縦・制御系統  (QK05020Z)

引用文献 (85件)：

• Zhao, Y.; Ma, J.; Li, X.; Zhang, J. Saliency detection and deep learning-based wildfire identification in UAV imagery. Sensors 2018, 18, 712.
• Van Gemert, J.C.; Verschoor, C.R.; Mettes, P.; Epema, K.; Koh, L.P.; Wich, S. Nature conservation drones for automatic localization and counting of animals. In Workshop at the European Conference on Computer Vision; Springer: Zurich, Switzerland, 2014; pp. 255-270.
• Postema, S. News Drones: An Auxiliary Perspective; Edinburgh Napier University: Scotland, UK, 2015.
• Agbeyangi, A.O.; Odiete, J.O.; Olorunlomerue, A.B. Review on UAVs used for aerial surveillance. J. Multidiscip. Eng. Sci. Technol. 2016, 3, 5713-5719.
• Lee-Morrison, L. State of the Art Report on Drone-Based Warfare; Division of Art History and Visual Studies, Department of Arts and Cultural Sciences, Lund University: Lund, Sweden, 2014.

タイトルに関連する用語 (7件)： UAV ,  ビデオ ,  大規模 ,  両眼 ,  眼 ,  追跡 ,  データセット