基于认知分层的图像复杂度研究

张晶; 薛澄岐; 沈张帆; 王海燕; 周蕾; 周小舟; 陈晓皎

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基于认知分层的图像复杂度研究

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摘要

为揭示图像属性与图像复杂度之间的编码规律,从认知分层角度对图像复杂度进行了研究.基于由浅入深的认知加工次序,将图像复杂度分为呈现复杂度(CP)、语义复杂度(CS)和记忆复杂度(CM),分别对应图像的视觉属性、语义属性和解码属性,并建立复杂度分层映射模型.以地铁交通图为例,提取图像中3种复杂度后按低、中、高水平重新编码,并结合眼动追踪技术进行了视觉搜索实验.实验结果表明:高记忆复杂度编码的反应时最短,对认知绩效的影响最大;高语义复杂度编码易造成视觉干扰,需结合高记忆复杂度来提高认知绩效;高呈现复杂度编码能有效降低被试的认知负荷,提高搜索效率.实验结果证实了图像复杂度分层的合理性,为信息化图像的复杂度设计提供了参考.

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来源
《东南大学学报：自然科学版》 |2016年第6期|1149-1154|共6页
作者
张晶; 薛澄岐; 沈张帆; 王海燕; 周蕾; 周小舟; 陈晓皎;
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作者单位

东南大学机械工程学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类 TP-391;
关键词
图像复杂度; 认知分层; 人机交互; 图像属性; 映射方法;

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