映像の顕著性変動モデルを用いた視聴者の集中状態推定

米谷竜; 川嶋宏彰; 加藤丈和; 松山隆司

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映像の顕著性変動モデルを用いた視聴者の集中状態推定

机译：视频浓度级别探测器的视频估计

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映像視聴における人間の視線運動には，その時々における視聴者の状態及び映像中のシーンの特性が反映される。本研究では，映像のシーン特性と視線情報の関係性に基づいて視聴者の集中状態を推定することを目的とし，映像中の顕著領域が織りなす変動（顕著性変動）を線形システムにより表現するscene-based saliency dynamics model (SSDM）を提案する。提案手法では映像のシーン表現として，物体カテゴリーといった多様性をもつ意味的情報ではなく，いくつかの典型的な顕著性変動パターンを導入する。これにより，映像の多様性を許容しつつシーン（変動パターン）の特性を考慮した視線解析を行うことが可能となる。本論文では，SSDM及びそのモデル推定法を提案するとともに，集中状態推定においてSSDMが有効に働くことを示す。

机译：视频观察中的人凝游运动反映了观众的状态和从时刻在图像中的场景的特征。在本研究中，本发明的一个目的是基于视频的场景特征来估计观看者的集中状态和视线信息线之间的关系，并表达由显着编织的变化（显着波动）的变化（显着波动）通过线性系统场景在图像中的区域。基于显着动力学模型（SSDM）。在所提出的方法中，作为视频的场景表示，它不是诸如对象类别的语义信息，但是引入了一些示例性突出变化模式。这使得可以考虑场景（波动模式）的特性来执行视线分析，同时允许视频的分集。在本文中，我们提出了SSDM及其模型估计方法，并表明SSDM有效地在集中式估算中。

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来源
《電子情報通信学会論文誌, D. 情報·システム》 |2013年第8期|共13页
作者
米谷竜; 川嶋宏彰; 加藤丈和; 松山隆司;
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作者单位

京都大学大学院情報学研究科;

京都市;

京都大学大学院情報学研究科;

京都市;

京都大学大学院情報学研究科;

京都市;

京都大学大学院情報学研究科;

京都市;

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收录信息
原文格式 PDF
正文语种 jpn
中图分类通信;
关键词
顕著性変動; saliency map; 視線解析; 集中状態推定;

机译：顕着性変动;saliency map;视线解析;集中状态推定;

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