顕著性に基づく視覚探索 : 顕著性マップの構成と利用メカニズム Saliency-based visual search : how to code and utlize visual sailency

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抄録

ヒトの視覚的注意メカニズムを調べるために, 実験心理学では視覚探索課題を用いた研究が行われてきた. 視覚探索課題におけるヒトの探索特性は, 顕著性マップにもとづいて逐次的に移動する視覚的注意メカニズムにより説明が試みられている. 顕著性マップモデルでは顕著性の情報は静的にコードされ, 抑制性タグ付けを利用して顕著性の順序にしたがって注意を移動していると仮定されているが, そのようなメカニズムが, ヒトの行動特性を再現するのに最適であるかは議論されていない. 本研究では, 顕著性にもとづく視覚的注意メカニズムの計算論モデルにより, (1)顕著性情報はどのようにコードされどのように利用されているのか, さらに(2)抑制性タグ付け(inhibitory tagging)は探索効率にどのような影響を与えるのかを検討した. シミュレーションの結果, 顕著性マップにコードされる顕著性情報は多くのノイズを含んでおり, 顕著性の順序にしたがって注意を移動してはいないと考えると, 視覚探索課題の結果をより良く説明できる可能性が示唆された. また, 抑制性タグ付けは探索効率を向上させるような役割ではなく, 注意を移動させる役割だけを担っている可能性が示唆された.

In order to investigate the mechanism of visual attetnion, visual search tasks are used in experimental psychology. A saliency-based visual attention model can simulate human behavior, i.e. efficient search and inefficient search in visual search tasks. A saliency-based model assumes that visual saliency is statically coded on a saliency map, and that the rank order of directing attention is identical to the rank order of visual saliency. However, it is not clear that the saliency-based mehcnaism is best suited to account for human behavior in visual search tasks. In this study, we proposed a computational model for a saliency-based visual attention model. Using the model, we investigated how information of visual sailency on a saliency map is coded and used by a visual attention mechanism. Our results suggest that a coding of visual saliency may fluctuate substantially, thus the rank order of shifting attentional focus may be not same to the rank ordr of saliency. The simulation also showed the possibility that an inhibitory tagging mechanism does not make visual search more efficient by prohibiting an attention from re-directing to previously attended location.

収録刊行物

  • 電子情報通信学会技術研究報告. NC, ニューロコンピューティング

    電子情報通信学会技術研究報告. NC, ニューロコンピューティング 104(585), 7-12, 2005-01-17

    一般社団法人電子情報通信学会

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各種コード

  • NII論文ID(NAID)
    110003234102
  • NII書誌ID(NCID)
    AN10091178
  • 本文言語コード
    JPN
  • 資料種別
    ART
  • ISSN
    09135685
  • NDL 記事登録ID
    7252784
  • 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
  • データ提供元
    CJP書誌  NDL  NII-ELS 
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