In this paper, we suggest a novel method of selecting visual information based on bottom-up visual attention of human. We propose a new model that improve accuracy of detecting attention region by using depth information in addition to low-level spatial features such as color, lightness, orientation, form and temporal feature such as motion. Motion is important cue when we derive temporal saliency. But noise obtained during the input and computation process deteriorates accuracy of temporal saliency Our system exploited the result of psychological studies in order to remove the noise from motion information. Although typical systems get problems in determining the saliency if several salient regions are partially occluded and/or have almost equal saliency, our system is able to separate the regions with high accuracy. Spatiotemporally separated prominent regions in the first stage are prioritized using depth value one by one in the second stage. Experiment result shows that our system can describe the salient regions with higher accuracy than the previous approaches do.
In this paper, we propose a new salient region detection method in an image. The algorithm is based on the characteristics of human's bottom-up visual attention. Several features known to influence human visual attention like color, intensity and etc. are extracted from the each regions of an image. These features are then converted to importance values for each region using its local competition function and are combined to produce a saliency map, which represents the saliency at every location in the image by a scalar quantity, and guides the selection of attended locations, based on the spatial distribution of saliency region of the image in relation to its Perceptual importance. Results shown indicate that the calculated Saliency Maps correlate well with human perception of visually important regions.
Shahab Uddin, A.F.M.;Kim, Donghyun;Choi, Jeung Won;Chung, TaeChoong;Bae, Sung-Ho
Journal of Broadcast Engineering
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v.24
no.5
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pp.827-835
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2019
In the pooling stage of a full reference image quality assessment (FR-IQA) technique, the global perceived quality for any distorted image is usually measured from the quality of its local image patches. But all the image patches do not have equal contribution when estimating the overall visual quality since the degree of degradation on those patches depends on various considerations i.e., types of the patches, types of the distortions, distortion sensitivities of the patches, saliency score of the patches, etc. As a result, weighted pooling strategy comes into account and different weighting mechanisms are used by the existing FR-IQA methods. This paper performs a thorough analysis and proposes a novel weighting function by considering the luminance adaptation as well as the visual saliency effect to offer more appropriate local weights, which can be adopted in the existing FR-IQA frameworks to improve their prediction accuracy. The extended experimental results show the effectiveness of the proposed weighting function.
Why the Korea National Assembly shows often limping in its operations despite the introduction of various democratic legislative rules? Regarding the question, this article pays attention to the institutionalization of legislative rules and political saliency of bills, and analyzes the Constitutional Court's law reports. According to the analysis, the National Assembly goes on smoothly when dealing with the bills with low political saliency, but shows anomaly in its operation when dealing with the bills with high political saliency. This indicates that the institutionalization of the legislative rules is relatively low. The low level of the institutionalization is derived fundamentally from a distinguishing characteristic of the power structure in which political power is too much concentrated on the president. Within the power structure, the ruling party has to play the role of protecting and advocating the president, whereas the opposition parties become actors criticizing and checking the president. Consequently, the parliamentary decision-making processes have been dominated by the political strifes between the ruling and opposition parties, often producing limping operations of the National Assembly and delayed institutionalization of the legislative rules.
Most of previous visual attention system finds attention regions based on saliency map which is combined by multiple extracted features. The differences of these systems are in the methods of feature extraction and combination. This paper presents a new system which has an improvement in feature extraction method of color and motion, and in weight decision method of spatial and temporal features. Our system dynamically extracts one color which has the strongest response among two opponent colors, and detects the moving objects not moving pixels. As a combination method of spatial and temporal feature, the proposed system sets the weight dynamically by each features' relative activities. Comparative results show that our suggested feature extraction and integration method improved the detection rate of attention region.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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v.15
no.4
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pp.289-294
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2015
Data analysts explore collections of data to search for valuable information using various techniques and tricks. Garbage in, garbage out is a well-recognized idiom that emphasizes the importance of the quality of data in data analysis. It is therefore crucial to validate the data quality in the early stage of data analysis, and an effective method of evaluating the quality of data is hence required. In this paper, a method to visually characterize the quality of data using the notion of a saliency score is introduced. The saliency score is a measure comprising five indexes that captures certain aspects of data quality. Some experiment results are presented to show the applicability of proposed method.
In this paper, we propose a two-scale fusion method for infrared and visible images using saliency and variance. The images are separated into two scales respectively: a base layer of low frequency component and a detailed layer of high frequency component. Then, these are synthesized using weight. The saliencies and the variances of the images are used as the fusion weights for the two-scale images. The proposed method is tested on several image pairs, and its performance is evaluated quantitatively by using objective fusion metrics.
Foreground estimation in object segmentation has been an important issue for last few decades. In this paper we propose a GrabCut based automatic foreground estimation method using block clustering. GrabCut is one of popular algorithms for image segmentation in 2D image. However GrabCut is semi-automatic algorithm. So it requires the user input a rough boundary for foreground and background. Typically, the user draws a rectangle around the object of interest manually. The goal of proposed method is to generate an initial rectangle automatically. In order to create initial rectangle, we use Gabor filter and Saliency map and then we use 4 features (amount of area, variance, amount of class with boundary area, amount of class with saliency map) to categorize foreground and background. From the experimental results, our proposed algorithm can achieve satisfactory accuracy in object segmentation without any prior information by the user.
The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers B
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v.50
no.6
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pp.263-272
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2001
The paper presents the design of a segmented type synchronous reluctance motor(SynRM) to increase its torque and power factor. The main feature of a segmented type synchronous reluctance motor is the flux barrier. Thus, the design process to find optimum value of various geometric parameters including flux barrier will be explained. Optimum value of each parameter is found where the d, q inductance difference and saliency ratio are maximized because these inductance characteristics are related to torque and power factor. Finite Element Analysis will be used to simulate motor characteristics. Analysis results of redesigned SynRM show higher saliency ratio over 10 and improved value of maximum power factor.
Chung, Siaw-Fong;Ahrens, Kathleen;Cheng, Chung-Ping;Huang, Chu-Ren;Simon, Petr
Proceedings of the Korean Society for Language and Information Conference
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2007.11a
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pp.126-135
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2007
We propose and test several computational methods to automatically determine possible saliency cut-off points in Sketch Engine (Kilgarriff and Tugwell, 2001). Sketch Engine currently displays collocations in descending importance, as well as according to grammatical relations. However, Sketch Engine does not provide suggestions for a cut-off point such that any items above this cut-off point may be considered significantly salient. This proposal suggests improvement to the present Sketch Engine interface by calculating three different cut-off point methods, so that the presentation of results can be made more meaningful to users. In addition, our findings also contribute to linguistic analyses based on empirical data.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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