基于眼动追踪技术的区域显著性评估方法研究的开题报告

基于眼动追踪技术的区域显著性评估方法研究的开题报告一、选题背景随着计算机技术的飞速发展，图像处理技术在各个领域得到了广泛应用，其中图像显著性评估是图像处理领域中研究热点之一。该领域的研究旨在确定图像中相对较重要的区域，在图像处理，压缩，分割和识别等应用中具有广泛的用途。眼动追踪技术是一种能够记录观察者凝视位置和运动轨迹的方法，近年来在图像显著性评估中得到了广泛应用。在眼动追踪的基础上，可以通过分析观察者的凝视位置对图像中不同区域的关注度进行评估，从而得到图像的区域显著性评估。因此，基于眼动追踪技术的图像区域显著性评估方法的研究，对于图像处理、计算机视觉和人机交互等研究领域具有重要意义。二、选题意义目前，图像显著性评估的研究方法多种多样，常用的方法包括像素值、颜色、纹理、对比度、全局与局部信息等。这些方法对于不同类型的图像都有一定的适用性，但是它们无法完全反映人类视觉系统中的信息处理机制，因此会出现评估结果与人类直观感受不一致的情况。而基于眼动追踪技术的图像区域显著性评估方法可以更加实际地模拟人类视觉系统，通过记录观察者的凝视位置来评估图像中不同区域的显著性。其评估结果更加准确，能够更好地满足人类视觉习惯，对于图像处理、计算机视觉和人机交互等研究领域具有重要的实际应用意义。三、研究内容本研究旨在探究基于眼动追踪技术的图像区域显著性评估方法，具体研究内容如下：（1）深入分析现有的基于眼动追踪的图像区域显著性评估方法，对其优缺点进行评估和总结。（2）提出一种新的基于眼动追踪的图像区域显著性评估方法，该方法将考虑更多的视觉因素，例如颜色、纹理、对比度等，以获取更准确的评估结果。（3）开发相应的算法和测试平台，验证新方法的有效性和实用性。四、研究方法本研究采用以下方法进行探究：（1）收集不同类型的图像数据，并使用现有的基于眼动追踪的图像区域显著性评估方法处理这些数据，获得评估结果。（2）通过对比评估结果和观察者眼动数据，分析现有方法的优缺点，并提出改进方案。（3）设计新的基于眼动追踪的图像区域显著性评估方法，利用所提出的新视觉因素进行模型构建。（4）利用收集的数据对新方法进行验证和实验，并分析实验结果，评估新方法的有效性和实用性。五、研究结果本研究将提出一种新的基于眼动追踪的图像区域显著性评估方法，该方法能够考虑多种视觉因素以获取更准确的评估结果。同时，该方法将会提供一个实用的算法和测试平台，能够支持算法的实际应用和推广。六、参考文献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