基于眼动追踪技术的区域显著性评估方法研究的中期报告.docx

基于眼动追踪技术的区域显著性评估方法研究的中期报告
一、研究背景和意义
人类对视觉信息的感知和处理是由眼睛和大脑共同完成的。但是，人眼在处理视觉信息时并不是将所有视觉信息都平等对待和处理的，而是会给予某些信息更高的处理优先级，这些信息即为视觉显著性信息。因此，研究如何评估图像中的显著性信息对于人类视觉感知和计算机视觉领域都具有重要意义。
目前，基于计算机视觉的方法已经广泛应用于图像生成、图像检索、自动驾驶等领域。在这些领域，如何准确评估图像中的显著性信息非常重要，因为这些信息可以更好地指导计算机进行分析和决策。
二、研究内容
本研究基于眼动追踪技术，旨在开发一种新的区域显著性评估方法，以更准确地评估图像中的显著性信息。具体而言，本研究包括以下内容：
1.建立图像数据库和眼动追踪数据集
我们将收集一定数量的图像和眼动追踪数据，并构建一个包含高质量图像和相应的眼动追踪数据的数据库。
2.建立基于眼动追踪技术的显著性评估方法
通过分析眼动追踪数据，建立一种基于像素级别的显著性评估方法，该方法将更准确地评估图像中的显著性信息。我们还将开发一种针对区域级别显著性评估的方法，以更好地指导计算机进行分析和决策。
3.验证方法的有效性和性能
我们将比较本研究提出的方法与国内外现有的显著性评估方法，分析方法的性能和有效性。
三、研究进度和计划
截至目前，我们已经建立了一部分图像数据库和眼动追踪数据集，并初步分析了眼动追踪数据。下一步，我们将继续收集更多的图像和眼动追踪数据，并进一步开发和完善我们的显著性评估方法。我们还计划在未来的研究中对方法进行改进和优化，并开发应用场景广泛的软件。