Desarrollo de la atención visual en escenas naturales: un modelo bottom-up basado en mapa de prominencia con dinámica realista
Este trabajo propone un modelo de atención visual para el análisis de escenas dinámicas que complementa el modelo de Itti & Koch (2000) [Itti L., & Koch C. (2000). A saliency-based search mechanism for overt and covert shifts of visual attention. Vision Research, 40, 1489-1506] modificado po...
- Autores:
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Ramírez Moreno, David Fernando
- Tipo de recurso:
- Article of journal
- Fecha de publicación:
- 2011
- Institución:
- Universidad Autónoma de Occidente
- Repositorio:
- RED: Repositorio Educativo Digital UAO
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:red.uao.edu.co:10614/11476
- Acceso en línea:
- http://hdl.handle.net/10614/11476
- Palabra clave:
- Redes neuronales (Computadores)
Neural networks (Computer science)
Atención visual
Mapa de prominencia
Prominencia de movimiento
Red neuronal
Color doble-oponente
Visual attention
saliency map
motion saliency
neural network
Color double-opponent
- Rights
- openAccess
- License
- Derechos Reservados - Universidad Autónoma de Occidente
| Summary: | Este trabajo propone un modelo de atención visual para el análisis de escenas dinámicas que complementa el modelo de Itti & Koch (2000) [Itti L., & Koch C. (2000). A saliency-based search mechanism for overt and covert shifts of visual attention. Vision Research, 40, 1489-1506] modificado por de Brecht & Saiki (2006) [de Brecht, M. & Saiki J. (2006). A neural network implementation of a saliency map model. Neural network, 19, 1467-1474]. Este modelo incluye dos novedades principales: primero, el cómputo de la prominencia de movimiento por una red neuronal con dinámica realista y su respuesta en el tiempo; y segundo, para la etapa de extracción de características visuales primarias, el cálculo del mapa de color a partir del modelo de Itti & Koch (2000) con la inclusión de modelos de células rojo-cian y verde-magenta en el sistema estándar de color doble-oponente. Las respuestas transitorias de la red a objetos en movimiento así como el tiempo que le toma al sistema alcanzar el estado estable, se encuentra en un intervalo biológicamente plausible. Los mapas de color modificados produjeron mejores respuestas que los mapas de color reportados anteriormente en la literatura a una significancia estadística; en adición, la exactitud del modelo en la predicción de las fijaciones del ojo humano se incrementó |
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