【摘 要】
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准确地预测并计算视频显著性是视频质量评估,视频摘要,视频压缩和视频再定位等研究的基础。然而,视频场景的种类繁多,现有的显著性自动提取模型对于某些场景存在误差较大的问题。相比较而言,基于人眼注视数据确定视频显著性是一种有效的方法。由于个体观察者的差异,通常需要追踪一定数量观察者的眼动数据来逼近真实的视觉显著性图。但是,对大量观察者进行眼动实验采集数据的方式不仅耗时而且成本较高。为了在显著性的计算准确
【机 构】
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杭州电子科技大学 杭州 310018 日本山梨大学 甲府 400-8510
【出 处】
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2018第12届全国计算机图形学大会Chinagraph 2018
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准确地预测并计算视频显著性是视频质量评估,视频摘要,视频压缩和视频再定位等研究的基础。然而,视频场景的种类繁多,现有的显著性自动提取模型对于某些场景存在误差较大的问题。相比较而言,基于人眼注视数据确定视频显著性是一种有效的方法。由于个体观察者的差异,通常需要追踪一定数量观察者的眼动数据来逼近真实的视觉显著性图。但是,对大量观察者进行眼动实验采集数据的方式不仅耗时而且成本较高。为了在显著性的计算准确度和采集成本之间获取平衡,本文提出了一种方法,对于给定的视频,预测其显著性计算需要采集的眼动数据个数。通过分析多种类型视频及其对应眼动数据的特征,我们发现视频内容与所需眼动数据样本数之间的存在对应关系。通过设计包含纹理、运动、显著性图等多角度的视频特征模型,建立多元线性回归预测模型,对视频眼动实验所需观察者的最优数目进行预测。实验结果表明模型有较好的预测能力,从而为后续预测和计算视频显著性提供了一种有效途径。
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