시각적 선택에 대한 과거 정신물리학적, 신경 생리학적 연구결과를 토대로 Feature Gate 라는 신경 망 모형을 제안하였다. 이 모형에는 공간 배치도가 위계 적으로 구성되어 있으며, 정보의 흐름이 위계의 각 수준으로부터 그 다음 수준으로 넘어갈 때 주의 게이트에 의해 조절되도록 되어 있다. 주의 게이트들은 독특한 세부 특징을 가진 위치에 반응하는 상향식 시스템과 표적 세부 특징이 있는 위치에 반응하는 하향식 기제 모두에 의해 조절된다. 본 연구는 Feature Gate 모형의 하향식 기제에 초점을 맞추어 모형을 설명하고, 현재 다른 모형들이 설명하지 못하는 Moran & Desimone(1985)의 연구결과를 이 모형이 어떻게 설명하는지를 제시하고자 한다. Feature Gate 모형은 병렬 적인 세부특징 검색, 계열 적 접합표적 검색, 단서에 의한 주의의 점진적 감소 모형, 세부특징-주도적인 공간적 선택, 주의의 분할, 방해자극 위치의 억제, 주변 억제 등을 포함한 시각적 주의 연구의 여러 가지 많은 현상들을 설명하는데 하나의 일관적인 해석을 제공해 준다. 앞으로 이 모형을 더욱 확장, 발전 시켜 세부특징의 조합된 배열에 반응하는 상위 수준의 유닛을 사용한다면 시각적 선택과정이 포함된 형태 재인 모형으로 개발될 수 있다.
Many objects are always present in a visual scene. Since the visual system has limited capacity to process multiple stimuli at a time, how to cope with this informational overload is one of the important problems to solve in visual perception. This study investigated the suppressive interactions among multiple stimuli when attention was directed to either one of the stimuli or all of them. The results indicate that suppressive interactions among multiple circles were reduced in V4 when subjects paid attention to one of the four locations, as compared to the unattended condition. However, suppressive interactions were not reduced when they paid attention to all four items as a set, in order to compute their mean size. These results suggest that whereas focused attention serves to later out irrelevant information, distributed attention provides an average representation of multiple stimuli.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2005.07b
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pp.817-819
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2005
본 논문은 사람이나 로봇이 자율보행을 하기 위해서 시각적으로 한 곳을 집중적으로 선택하도록 하기 위한 논문이다. 동물들이 효율적인 시각 정보 수집을 위해 사용하는 선택적 주의 처리 기법을 기본으로, 깊이정보를 이용하여 여러 개의 주의시선 중 한 곳을 선택하도록 하는 방법을 제안하였으며, 이를 이용한 실험 결과 깊이정보를 이용한 선택적 주의 처리 기법이 유용함을 알 수 있었다. 향후 연구과제는 보행하는데 필요한 정보를 한 번의 계산으로 깊이에 따라 차례대로 정할 수 있는 3차원 맵을 만드는 것이 될 것이다.
Based on known physiological and psychophysical results, a neural network model for visual selection, called FeaureGate is proposed. The model consists of a hierarchy of spatial maps. and the flow of information from each level of the hierarchy to the next is controlled by attentional gates. The gates are jointly controlled by a bottom-up system favoring locations with unique features. and a top-down mechanism favoring locations with features designated as target features. The present study focuses on the top-down mechanism of the FeatureGate model that produces results similar to Moran and Desimone's (1985), which many current models have failed to explain, The FeatureGate model allows a consistent interpretation of many different experimental results in visual attention. including parallel feature searches and serial conjunction searches. attentional gradients triggered by cuing, feature-driven spatial selection, split a attention, inhibition of distractor locations, and flanking inhibition. This framework can be extended to produce a model of shape recognition using upper-level units that respond to configurations of features.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2011.11a
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pp.314-317
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2011
본 논문은 상향식 현저함 모델을 이용하여 입력 영상으로부터 시각적 주의를 갖는 영역들을 자동으로 검출하는 방법을 제안한다. 제안한 방법에서는 인간의 시각 시스템과 같이 사전 지식 없이 시각정보의 공간적인 분포에 근거하여 장면을 해석하는 상향식 현저함 모델 방법을 입력 영상에 적용하여 관심 물체 영역을 검출하는 연구이다. 상향식 현저함 방법은 Treisman의 세부특징이론 연구에서 제시한 바와 같이 시각적 주의를 갖는 영역은 시각정보의 현격한 대비차이를 가지는 영역으로 집중되어 배경에서 관심영역을 구분할 수 있다. 입력 영상에서 현저함 모델을 통해 3차원 현저함 맵을 생성한다. 그리고 생성된 현저함 맵으로부터 실제 관심영역들을 검출하기 위해 제안한 방법에서는 적응적 임계치 방법을 적용하여 관심영역을 검출한다. 제안한 방법을 관심영역 분할에 적용한 결과, 영역 분할 정확도 및 정밀도가 약 88%와 89%로 제시되어 관심 영상분할 시스템에 적용이 가능함을 알 수 있다.
This study has extracted observation data by spatial factor for the analysis of subjects' selective attention with the objects of public space at the entrance of subway stations. The methods extracting observation data can be summarized as the following. First, the frequency analysis by lattice was prevalent for those methods, but there is a limitation to the analysis of the observation data. On the contrary, the method extracting observation data by factor applied in this study can make it clear if any sight is concentrated on any particular factors in a space. Second, the results from the extracted data corresponding to the observation area can be objectified while the method setting up the observation area by applying the radius of fovea. Third, time-sequential trace of observation results of relevant factors was possible through hourly analysis of spatial factors. The consideration of the results of "corresponding spatial scope" which is the object of this study will reveal that the more the observation time, the less the degree of attention it receives. Fourth, the frequency of observation superiority was applied for the analysis of the sections with selective attention by time scope; this revealed that men and women had intensive observation in time scope I (52.4 %) and in time scope IV (24.0 %), respectively.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2011.06c
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pp.386-389
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2011
본 논문에서는 동영상을 대상으로 하는 기존의 시각주의 시스템의 성능을 향상시킨 새로운 시스템에 대하여 설명한다. 제안하는 시스템은 기존의 시스템이 가지고 있던 한계점인 서로 반대되는 특징을 가지는 색상에서 하나의 특징만을 고정적으로 선택하던 것을 극복하여, 서로 반대되는 특징 중 현저항이 더 높은 색상 특징을 선택하여 입력 들어오는 영상에 적응적인 현저항 추출을 하였다. 도한 시간 현저항 정보를 추가적으로 고려할 수 있도록 하여 동영상에 대한 처리도 가능하도록 하였고, 성능 평가 시 인간을 대상으로 한 설문 조사 실험을 추가하여 보다 인간의 시각 인식과 유사한 시스템임을 증명하였다.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SC
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v.49
no.1
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pp.94-102
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2012
Recently entered into an aging socity as the number of elderly drivers is increasing. Traffic accidents of elderly drivers are caused by driver inattentions such as poor vehicle control due to aging, visual information retrieval problems caused by presbyopia, and objects identifying problems caused by low contrast sensitivity. In this paper, detection method of ROIs on the road is proposed. The proposed method creates the saliency map to detect the candidate ROIs from the input image. And, the input image is segmented to obtain the ROIs boundary. Finally, selective visual attention regions are detected according to the presence or absence of a segmented region with saliency pixels. Experimental results from a variety of outdoor environmental conditions, the proposed method presented a fast object detection and a high detection rate.
Three experiments compared two hypotheses on visual selection; perceptual load hypothesis and dilution hypothesis. The perceptual load hypothesis predicts that perceptual load of task-relevant processing determines the level of task-irrelevant processing whereas the dilution hypothesis predicts that competition for limited-capacity attentional resource, not perceptual load, determines the locus of selection. To compare the two hypotheses, we investigated the influence of perceptual load in visual search on response interference by a distractor. Experiment 1 and 2 manipulated perceptual load by the set size of a search array and the colors of a target and non-targets, respectively. As a result, distractor interference decreased with a set size regardless of perceptual load. In order to further test the set size effect, Experiment 3 manipulated the perceptual categories of non-targets and a distractor. The results showed that distractor interference decreased only when non-targets belonged to the same category as a distractor. Overall, the current findings support the dilution hypothesis, but not the perceptual load hypothesis, and provide the evidence that visual selection is constrained by capacity-limited, category-specific attentional resources.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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