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基于视觉显着性的人体扫视扫描路径建模
基于视觉显着性的人体扫视扫描路径建模
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基于视觉显着性的人体扫视扫描路径建模
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通过约束征费探索显着性景观的视觉扫描路径:该代码是通过约束征费探索生成视觉扫描路径的简单演示。-matlab开发
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总体思路是将根据图像计算出的显着性景观的眼动探索建模为对随机行走觅食者的探索。 由此产生的觅食步行是扫视扫描路径。 该代码允许运行一个实验,该实验将定义数量的人工观察者付诸行动,每个观察者使用论文中描述的 CLE 方法的略微增强版本在给定图像上生成视觉扫描路径(一系列注视和扫视): [1] G. Boccignone 和 M. Ferraro,将视线转移建模为受约束的随机游走,Physica
扫视眼球运动和视觉显著性的统计模型
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基于脑电信号扫视轨迹的异质迁移学习方法
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hmm模型matlab代码-SIFTSE:基于语义的HMM人体扫描路径估计
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基于视觉显着性建模和稀疏编码的判别学习的高效同时检测多类地理空间目标
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在空中和卫星图像分析领域,自动检测混乱场景中的地理空间目标是一项严峻的挑战。 在本文中,我们提出了一种新颖的实用框架,该框架通过整合可视显着性模型和稀疏编码的判别式学习,可以高效且同时检测遥感图像(RSI)中的多类地理空间目标。 首先,通过学习从各种视觉特征到专家手动注释的地理空间图像中显着对象的地面真值集的直接映射,来建立计算显着性预测模型。 该模型的输出可以预测少量的目标候选区域。 然后,与针
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Microsaccade-Toolbox-in-Python:一种基于Engbert等人提出的算法的python中提取微扫视的python实现。 (2015年)
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