視覚的注意の確率的モデル化のための動的マルコフ確率場(テーマセッション2,アンビエント環境知能) Dynamic Markov random fields for stochastic modeling of visual attention

    • 木村 昭悟 KIMURA Akisato
    • 日本電信電話(株)NTTコミュニケーション科学基礎研究所 NTT Communication Science Laboratories, NTT Corporation
    • PANG Derek
    • 日本電信電話(株)NTTコミュニケーション科学基礎研究所:School of Engineering Science,Simon Fraser University NTT Communication Science Laboratories, NTT Corporation:School of Engineering Science, Simon Fraser University
    • 竹内 龍人 TAKEUCHI Tatsuto
    • 日本電信電話(株)NTTコミュニケーション科学基礎研究所 NTT Communication Science Laboratories, NTT Corporation
    • 大和 淳司 YAMATO Junji
    • 日本電信電話(株)NTTコミュニケーション科学基礎研究所 NTT Communication Science Laboratories, NTT Corporation

    • 柏野 邦夫 KASHINO Kunio
    • 日本電信電話(株)NTTコミュニケーション科学基礎研究所 NTT Communication Science Laboratories, NTT Corporation

抄録

This report proposes a new stochastic model of visual attention to predict the likelihood of where humans typically focus on a video scene. The proposed model is composed of a dynamic Bayesian network that simulates and combines a person's visual saliency response and eye movement patterns to estimate the most probable regions of attention. Dynamic Markov random field (MRF) models are newly introduced to include spatiotemporal relationships of visual saliency responses. Experimental results have revealed that the proposed model outperforms the previous deterministic model and the stochastic model without dynamic MRF in predicting human visual attention.

収録刊行物

電子情報通信学会技術研究報告. PRMU, パターン認識・メディア理解   [巻号一覧]

電子情報通信学会技術研究報告. PRMU, パターン認識・メディア理解 108(327), 43-48, 2008-11-20  [この号の目次]

社団法人電子情報通信学会

参考文献:  22件

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各種コード

  • NII論文ID(NAID) :
    110007114970
  • NII書誌ID(NCID) :
    AN10541106
  • 本文言語コード :
    ENG
  • 資料種別 :
    ART
  • ISSN :
    09135685
  • NDL 記事登録ID :
    9737277
  • NDL 雑誌分類 :
    ZN33(科学技術--電気工学・電気機械工業--電子工学・電気通信)
  • NDL 請求記号 :
    Z16-940
  • 収録DB :
    CJP書誌  NDL  NII-ELS 

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