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Modeling visual attention on scenes

Résumé : La modélisation computationelle de l'attention visuelle connaît actuellement un essor considérable. Les premières modèles, purement basés sur l'attention dite exogène, permettent de calculer une carte de saillance indiquant les zones d'intérêt visuel d'une image. Cependant, afin d'améliorer cette prédiction, il s'avère nécessaire de prendre en compte des informations de plus haut niveaux relatives à l'attention endogène, c'est à dire des informations liées aux processus cognitifs. Afin de rendre compte de cette problématique, le présent article décrit un certain nombre de modèles exogènes ainsi que des modèles intégrant de la connaissance a priori. Les méthodes d'évaluation des performances sont également décrites. Afin d'aller plus loin dans la modélisation et dans la compréhension des processus cognitifs, de nouvelles perspectives et direction d'études sont exposées.
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https://hal.inria.fr/inria-00539275
Contributor : Olivier Le Meur <>
Submitted on : Wednesday, November 24, 2010 - 2:45:34 PM
Last modification on : Tuesday, May 5, 2020 - 11:50:25 AM
Long-term archiving on: : Friday, October 26, 2012 - 4:45:47 PM

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follet_Studia2010.pdf
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  • HAL Id : inria-00539275, version 1

Citation

Brice Follet, Olivier Le Meur, Thierry Baccino. Modeling visual attention on scenes. Studia Informatica Universalis, Hermann, 2010, 8 (4), pp.157-160. ⟨inria-00539275⟩

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