Many of the studies of visual attention that are currently underway are seeking ways to make application systems that can be used in practice, and obtained good results using not only simulated images but also real-world images. However, despite that previous studies of selective visual attention are models intended to implement the human vision, few experiments verified the models with actual humans and there is no standardized data nor standardized experimental method for actual images. Therefore, in this paper, we propose a new performance evaluation techniques necessary for evaluation of visual attention systems. We developed an evaluation method for evaluating the performance of the visual attention system through comparison with the results of the human experiments on visual attention. Human experiments on visual attention is an experiments where human beings are instinctively aware of the unconscious when images are given to humans. So it can be useful for evaluating performance of the bottom-up attention system. Also we propose a new selective attention system that guides the user to effectively detect ROI regions by using spatial and temporal features adaptively selected according to the input image. We evaluated the performance of proposed visual attention system through the developed performance evaluation method, and we could confirm that the results of the visual attention system are similar to those of the human visual attention.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.5
no.9
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pp.1613-1631
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2011
Several metrics have been reported in the literature to assess stereo image quality, mostly based on visual attention or human visual sensitivity based distortion prediction with the help of disparity information, which do not consider the combined aspects of human visual processing. In this paper, visual attention and depth assisted stereo image quality assessment model (VAD-SIQAM) is devised that consists of three main components, i.e., stereo attention predictor (SAP), depth variation (DV), and stereo distortion predictor (SDP). Visual attention is modeled based on entropy and inverse contrast to detect regions or objects of interest/attention. Depth variation is fused into the attention probability to account for the amount of changed depth in distorted stereo images. Finally, the stereo distortion predictor is designed by integrating distortion probability, which is based on low-level human visual system (HVS), responses into actual attention probabilities. The results show that regions of attention are detected among the visually significant distortions in the stereo image pair. Drawbacks of human visual sensitivity based picture quality metrics are alleviated by integrating visual attention and depth information. We also show that positive correlation with ground-truth attention and depth maps are increased by up to 0.949 and 0.936 in terms of the Pearson and the Spearman correlation coefficients, respectively.
As systems for real time computer vision are confronted with prodigious amounts of visual information, it has become a priority to locate and analyze just that information essential to the task at hand, while ignoring the vast flow of irrelevant detail. A method of achieving this is to using human visual attention mechanism. In this paper, short review of human visual attention mechanisms and some computation models of visual attention were shown. This paper can be used as the basic data for researches on development of visual attention system that can perform various complex tasks more efficiently.
Journal of Korea Entertainment Industry Association
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v.13
no.8
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pp.505-514
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2019
The purpose of this study is to analyze the difference of the visual perception and attention of the people with intellectual disability from the application of the assessment applying an electronic media and traditional paper material. The study subjects were 12 people with intellectual disability, To assess the visual perception, the motor free visual perception test-3 was used and the trail making test was used to assess the visual attention. After the assessment of the visual perception and attention applying the traditional paper material, the assessment applying the electronic media. The results of the visual perception and attention showed the difference of the visual perception and attention, and the scores of the visual perception and attention applying the assessment of the electronic media showed the more higher than the assessment of the traditional paper material. The electronic media could be worked as a factor to increase the visual perception and attention of the people with intellectual disability. Thus, the difference should be considered to apply the electronic media for them.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.10
no.8
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pp.3791-3805
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2016
The visual attention mechanism includes 2 attention models, the bottom-up (B-U) and the top-down (T-D), the physiology of which have not yet been accurately described. In this paper, the visual attention mechanism is regarded as a Bayesian fusion process, and a visual attention model based on particle filter is proposed. Under certain particular assumed conditions, a calculation formula of Bayesian posterior probability is deduced. The visual attention fusion process based on the particle filter is realized through importance sampling, particle weight updating, and resampling, and visual attention is finally determined by the particle distribution state. The test results of multigroup images show that the calculation result of this model has better subjective and objective effects than that of other models.
Journal of information and communication convergence engineering
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v.10
no.3
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pp.300-306
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2012
An image attention model and its application to image quality assessment are discussed in this paper. The attention model is based on rarity quantification, which is related to self-information to attract the attention in an image. It is relatively simpler than the others but results in taking more consideration of global contrasts between a pixel and the whole image. The visual attention model is used to develop a local distortion predictor, named color visual differences predictor (CVDP), in color images in order to effectively detect luminance and color distortions.
Kim, Sung Kyung;Kang, Min;Kang, Geon Ju;Park, Sujie;Shin, Young Seok;Jang, Dong Pyo
Journal of Biomedical Engineering Research
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v.35
no.4
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pp.99-104
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2014
Generally, human eye blinks are closely associated with the cognitive state or visual attention such as attentional requirements on visual stimuli. These previous studies have reported that eye blinks are related to explicit visual attention using blink rate, pattern and blink timing across subjects. However, these results have been obtained in a well-controlled experimental settings. So, it would prove difficult to investigate human's natural response in a continuous and realistic situation. In our study, we measured the eye blink intervals while participants viewed a movie clip. And we analyzed the blink interval data for relationship between visual attention and eye blink intervals. 24 participants took part in two experimental sessions, first session to measure the IEBI while viewing the movie clip and second session to conduct a memory performance test using a self-questionnaire, which were spaced 3 weeks apart. The results indicate significantly higher memory performance at long IEBI period than short IEBI period while watching a movie clip(t = 3.257, df = 17, p < 0.005, 2-tailed). In addition, memory performance score significantly correlated with the IEBI value(spearman's rho = 0.40, N = 36, p < 0.01, 2-tailed). Our results suggest that IEBI is used to measure or assess visual attention while wiewing the movie that it is capable of simulating aspects of real-life experiences by visual attention. Thus, we expect IEBI to be used to measure or assess our visual attention, cognition, further emotion about not only movies, advertisements and other cultural contents but also cognitive science.
In the near future, traditional narrow and fixed viewpoint video services will be replaced by high-quality panorama video services. This paper proposes a visual-attention-aware progressive region of interest (RoI) trick mode streaming service (VA-PRTS) that prioritizes video data to transmit according to the visual attention and transmits prioritized video data progressively. VA-PRTS enables the receiver to speed up the time to display without degrading the perceptual quality. For the proposed VA-PRTS, this paper defines a cutoff visual attention metric algorithm to determine the quality of the encoded video slice based on the capability of visual attention and the progressive streaming method based on the priority of RoI video data. Compared to conventional methods, VA-PRTS increases the bitrate saving by over 57% and decreases the interactive delay by over 66%, while maintaining a level of perceptual video quality. The experiment results show that the proposed VA-PRTS improves the quality of the viewer experience for interactive panoramic video streaming services. The development results show that the VA-PRTS has highly practical real-field feasibility.
Viewers of videos are likely to absorb more information from the part of the screen that attracts visual attention. This fact has led to the visual attention models that are being used in producing and evaluating videos. In this paper, we investigate the factors that are significant to visual attention and the mathematical form of the visual attention model. We then estimated the visual attention probability using the statistical design of experiments. The analysis of variance (ANOVA) verifies that the motion velocity, distance from the screen, and amount of defocus blur affect human visual attention significantly. Using the response surface modeling (RSM), we created a visual attention score model that concerns the three factors, from which we calculate the visual attention probabilities (VAPs) of image pixels. The VAPs are directly applied to existing gradient based 3D effect perception measurement. By giving weights according to our VAPs, our algorithm achieves more accurate measurement than the existing method. The performance of the proposed measurement is assessed by comparing them with subjective evaluation as well as with existing methods. The comparison verifies that the proposed measurement outperforms the existing ones.
The purpose of this study is to analyze the visual attention of elementary school students according to the editorial design of the 2007 2009 revised elementary science textbook 'Structure and function of our body'. For this purpose, eye movements were collected while elementary school students were watching real textbooks wearing mobile eye tracker. The BeGaze 3.7 program of SMI company was used analyzing eye movements. Twenty-six elementary school students participated voluntarily in mobile tracking research. Elementary students learned the contents of textbook related to 'digestive organ' and 'respiratory organ' by using double reading learning strategy. The results of this study are as follows. First, as a result of pre- and post-knowledge tests, there was no statistically significant difference in learning effect between 2007 revised and 2009 revised textbook editing design. Second, elementary school students tended to give more visual attention to text than textbook illustrations. Third, the selective attention and persistent attention of elementary students showed a very strong positive correlation (.940), but the selective attention and self-control showed a strong positive correlation (.499). Fourth, students with high level of attention and low level showed high visual occupancy in text than in illustrations. Fifth, elementary school students preferred the 2009 revised science textbook to the 2007 revised.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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