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Attentive mechanisms for dynamic and static scene analysis

机译：专注于动态和静态场景分析的机制

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Attention mechanisms extract regions of interest from image data to reduce the amount of information to be analyzed by time-consuming processes such as image transmission, robot navigation, and object recognition. Two such mechanisms are described. The first one is an alerting system that extracts moving objects in a sequence through the use of multiresolution representations. The second one detects regions in still images that are likely to contain objects of interest. Two types of cues are used and integrated to compute the measure of interest. First, bottom-up cues result from the decomposition of the input image into a number of feature and conspicuity maps. The second type of cues is top-down, and is obtained from a priori knowledge about target objects, represented through invariant models. Results are reported for both the alerting and the attention mechanisms using cluttered and noisy scenes.
机译：注意机制从图像数据中提取感兴趣的区域，以减少需要耗时的过程（例如图像传输，机器人导航和对象识别）进行分析的信息量。描述了两种这样的机制。第一个是警报系统，它通过使用多分辨率表示来按顺序提取运动对象。第二个检测静止图像中可能包含感兴趣对象的区域。使用并集成了两种类型的提示来计算兴趣量度。首先，自底向上的提示是由输入图像分解成许多特征和显眼图而产生的。第二种提示是自上而下的，是从关于目标对象的先验知识（通过不变模型表示）获得的。报告了使用混乱和嘈杂场景的警报和注意力机制的结果。

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