![](/images/graphics-bg.png)
Learning to Model Task-Oriented Attention
المؤلفون المشاركون
Zou, Xiaochun
Zhao, Xinbo
Wang, Jian
Yang, Yongjia
المصدر
Computational Intelligence and Neuroscience
العدد
المجلد 2016، العدد 2016 (31 ديسمبر/كانون الأول 2015)، ص ص. 1-12، 12ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2016-05-09
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
12
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
For many applications in graphics, design, and human computer interaction, it is essential to understand where humans look in a scene with a particular task.
Models of saliency can be used to predict fixation locations, but a large body of previous saliency models focused on free-viewing task.
They are based on bottom-up computation that does not consider task-oriented image semantics and often does not match actual eye movements.
To address this problem, we collected eye tracking data of 11 subjects when they performed some particular search task in 1307 images and annotation data of 2,511 segmented objects with fine contours and 8 semantic attributes.
Using this database as training and testing examples, we learn a model of saliency based on bottom-up image features and target position feature.
Experimental results demonstrate the importance of the target information in the prediction of task-oriented visual attention.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Zou, Xiaochun& Zhao, Xinbo& Wang, Jian& Yang, Yongjia. 2016. Learning to Model Task-Oriented Attention. Computational Intelligence and Neuroscience،Vol. 2016, no. 2016, pp.1-12.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1099598
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Zou, Xiaochun…[et al.]. Learning to Model Task-Oriented Attention. Computational Intelligence and Neuroscience Vol. 2016, no. 2016 (2015), pp.1-12.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1099598
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Zou, Xiaochun& Zhao, Xinbo& Wang, Jian& Yang, Yongjia. Learning to Model Task-Oriented Attention. Computational Intelligence and Neuroscience. 2016. Vol. 2016, no. 2016, pp.1-12.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1099598
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1099598
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
![](/images/ebook-kashef.png)
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر
![](/images/kashef-image.png)