【摘 要】
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为解决自然场景下群体观察者扫视路径数据冗余繁乱、缺乏表征的问题,通过挖掘个体路径的潜在特性,提出了一种基于注视兴趣区域(ROI)时空聚类和转移的群体扫视路径生成方法。
【机 构】
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智能计算与信息处理教育部重点实验室（湘潭大学）
【基金项目】
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湖南省自然科学基金资助项目(2018JJ2405);湖南省教育厅创新平台开放基金资助项目(18K034)~~
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为解决自然场景下群体观察者扫视路径数据冗余繁乱、缺乏表征的问题,通过挖掘个体路径的潜在特性,提出了一种基于注视兴趣区域(ROI)时空聚类和转移的群体扫视路径生成方法。首先,分析同一刺激样本下多名观察者的扫视路径,利用亲和力传播聚类算法来聚类注视点以生成多个注视兴趣区域;其次,统计分析兴趣区域的观察者数量、注视频率以及注视时长等与注视强度相关的信息并筛选兴趣区域;然后,通过定义兴趣区域中的注视行为提取不同类型的兴趣子区域;最后,提出了基于注视优先度的兴趣区域和兴趣子区域转移模式,从而生成自然场景下的群体扫视
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