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信息学院虞晶怡、高盛华课题构成干得到特点募

  信息学院虞晶怡课题组和高盛华课题组壹道合干,在特点募化清楚性预测方面得到半途而废。迩到来,相干工干以“Personalized Saliency and Its Prediction”为题,在国际著名期刊《IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence(TPAMI)》(影响因儿子:9.455)上在线发表发出产。

  清楚性检测是计算机视觉中临时存放在的效实。即兴拥局部全片断切磋邑集儿子合在探寻求用户间普遍存放在的清楚性模具,即缺乏对集儿子体在性佩、年纪、习惯上差异的注重。在该项切磋中,切磋团弄队初次提出产了团弄体清楚性预测工干,并确立了首个团弄体清楚性数据库,同时提出产基于卷积神物经网绕的多工干团弄体清楚性预测模具(Multi-Task Convolutional Neural Network)和基于团弄体信息编码的卷积神物经网绕预测模具(Person-specific Information Encoded Filters),试验结试验证了模具的良好的干用。

  图像的清楚性检测是检测出产图像(RGB图像容许光场)中的感志趣区域。当前信直所拥局部清楚性检测方法集儿子合稀神物在预测父亲微少半人感志趣的区域,却忽略人和人之间的年纪、性佩、酷爱好上的差异性。此雕刻些方法在寻摸微少半人感志趣的区域上具拥有很好的干用,条是在预测团弄体的感志趣区域上还会拥有些完备。如次图所示,在每张图像中,畅通日会存放在很轻善招逗人的物体,譬如第壹行图像中的人脸,容许最末壹行图像中的文字。条是,不一的人也会对不一的物体感志趣,比如第壹行图像中,拥局部不清雅看者会关怀网球拍和球,也拥有人会更多关怀运鼓触动本身。我们用“universal saliency”指代所拥有人感志趣的区域,“personalized saliency”指代团弄体感志趣的区域。

  在该项切磋中,初次提出产的团弄体清楚性检测,拥有群多的运用场景。假设知道某团弄体的跟志趣区域的酷爱好倾向,我们却认为他/她订制特点募化算法。比如,对上图中的最末壹行图像做紧收缩时,不一的人要采取不一的紧收缩战微。关于不雅察看值B和C到来讲,图中的文字片断壹定是要管,条是关于不雅察看者A,完整顿却以忽略桌儿子上的文字片断。佩的,在AR/VR的运用中,关于那些用户关怀度高的区域,却以充分微少紧收缩容许不紧收缩,而其他区域却以尽能多紧收缩,此雕刻么既然却以保障用户的体验也却以提高传输效力。余外面,我们还却以在用户感志趣的区域拔出产壹些logo容许海报。

  该项切磋提出产了基于卷积神物经网绕的多工干团弄体清楚性预测模具(Multi-Task Convolutional Neural Network)和基于团弄体信息编码的卷积神物经网绕预测模具(Person-specific Information Encoded Filters),借助universal saliency map到来预测personalized saliency map。试验结试验证了模具的良好的干用。

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