基于眼動(dòng)追蹤技術(shù)的區(qū)域顯著性評估方法研究的開題報(bào)告

基于眼動(dòng)追蹤技術(shù)的區(qū)域顯著性評估方法研究的開題報(bào)告一、選題背景隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的飛速發(fā)展，圖像處理技術(shù)在各個(gè)領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用，其中圖像顯著性評估是圖像處理領(lǐng)域中研究熱點(diǎn)之一。該領(lǐng)域的研究旨在確定圖像中相對較重要的區(qū)域，在圖像處理，壓縮，分割和識別等應(yīng)用中具有廣泛的用途。眼動(dòng)追蹤技術(shù)是一種能夠記錄觀察者凝視位置和運(yùn)動(dòng)軌跡的方法，近年來在圖像顯著性評估中得到了廣泛應(yīng)用。在眼動(dòng)追蹤的基礎(chǔ)上，可以通過分析觀察者的凝視位置對圖像中不同區(qū)域的關(guān)注度進(jìn)行評估，從而得到圖像的區(qū)域顯著性評估。因此，基于眼動(dòng)追蹤技術(shù)的圖像區(qū)域顯著性評估方法的研究，對于圖像處理、計(jì)算機(jī)視覺和人機(jī)交互等研究領(lǐng)域具有重要意義。二、選題意義目前，圖像顯著性評估的研究方法多種多樣，常用的方法包括像素值、顏色、紋理、對比度、全局與局部信息等。這些方法對于不同類型的圖像都有一定的適用性，但是它們無法完全反映人類視覺系統(tǒng)中的信息處理機(jī)制，因此會(huì)出現(xiàn)評估結(jié)果與人類直觀感受不一致的情況。而基于眼動(dòng)追蹤技術(shù)的圖像區(qū)域顯著性評估方法可以更加實(shí)際地模擬人類視覺系統(tǒng)，通過記錄觀察者的凝視位置來評估圖像中不同區(qū)域的顯著性。其評估結(jié)果更加準(zhǔn)確，能夠更好地滿足人類視覺習(xí)慣，對于圖像處理、計(jì)算機(jī)視覺和人機(jī)交互等研究領(lǐng)域具有重要的實(shí)際應(yīng)用意義。三、研究內(nèi)容本研究旨在探究基于眼動(dòng)追蹤技術(shù)的圖像區(qū)域顯著性評估方法，具體研究內(nèi)容如下：（1）深入分析現(xiàn)有的基于眼動(dòng)追蹤的圖像區(qū)域顯著性評估方法，對其優(yōu)缺點(diǎn)進(jìn)行評估和總結(jié)。（2）提出一種新的基于眼動(dòng)追蹤的圖像區(qū)域顯著性評估方法，該方法將考慮更多的視覺因素，例如顏色、紋理、對比度等，以獲取更準(zhǔn)確的評估結(jié)果。（3）開發(fā)相應(yīng)的算法和測試平臺，驗(yàn)證新方法的有效性和實(shí)用性。四、研究方法本研究采用以下方法進(jìn)行探究：（1）收集不同類型的圖像數(shù)據(jù)，并使用現(xiàn)有的基于眼動(dòng)追蹤的圖像區(qū)域顯著性評估方法處理這些數(shù)據(jù)，獲得評估結(jié)果。（2）通過對比評估結(jié)果和觀察者眼動(dòng)數(shù)據(jù)，分析現(xiàn)有方法的優(yōu)缺點(diǎn)，并提出改進(jìn)方案。（3）設(shè)計(jì)新的基于眼動(dòng)追蹤的圖像區(qū)域顯著性評估方法，利用所提出的新視覺因素進(jìn)行模型構(gòu)建。（4）利用收集的數(shù)據(jù)對新方法進(jìn)行驗(yàn)證和實(shí)驗(yàn)，并分析實(shí)驗(yàn)結(jié)果，評估新方法的有效性和實(shí)用性。五、研究結(jié)果本研究將提出一種新的基于眼動(dòng)追蹤的圖像區(qū)域顯著性評估方法，該方法能夠考慮多種視覺因素以獲取更準(zhǔn)確的評估結(jié)果。同時(shí)，該方法將會(huì)提供一個(gè)實(shí)用的算法和測試平臺，能夠支持算法的實(shí)際應(yīng)用和推廣。六、參考文獻(xiàn)1.Borji,A.,Cheng,M.M.,Jiang,H.,&Li,J.(2015).Salientobjectdetection:Abenchmark.IEEETransactionsonImageProcessing,24(12),5706-5722.2.Bello,O.R.,Zeng,X.,&Huang,X.(2017).Areviewofsalientobjectdetection:fromsegmentationtoreal-timeapplications.arXivpreprintarXiv:1708.00074.3.Hou,X.,Qin,S.,Gou,J.,Liu,S.,&Zhang,L.(2017).Deeplysupervisedsalientobjectdetectionwithshortconnections.IEEETransactionsonImageProcessing,26(7),3142-3155.4.Kümmerer,M.,Wallis,T.S.,&Bethge,M.(2017).Information-theoreticmodelsofvisualattention.IEEETransactionsonPatternAnalysisandMachineIntelligence,39(9),1805-1817.5.Wang,W.,Shen,J.,Shao,L.,&Porikli,F.(2018).Objectdetectionwithdeeplea