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A Model of Saliency-Based Visual Attention for Rapid Scene Analysis Hauptseminar Aufmerksamkeit und Objekterkennung SS 2000 - 15.05.2000 Rebecca Fay.

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1 A Model of Saliency-Based Visual Attention for Rapid Scene Analysis Hauptseminar Aufmerksamkeit und Objekterkennung SS Rebecca Fay

2 SS 2000 Seminar Aufmerksamkeit & Objekterkennung Rebecca Fay 2 Modell - Übersicht

3 SS 2000 Seminar Aufmerksamkeit & Objekterkennung Rebecca Fay 3 Modell Vorgehensweise Getrenntes Betrachten der Eigenschaften Farbe, Intensität und Orientierung (Parallele Eigenschaftsextraktion) Erstellen von Eigenschaftskarten –Erstellen von Gauss- bzw. Gaborpyramiden –Bestimmung der Zentrums-Umgebungs-Differenzen –Normalisierung Erstellen von Auffälligkeitskarten –Kombinieren der Eigenschaftskarten –Normalisierung Erstellen einer Salienzkarte Aufmerksamkeit entsprechend abnehmender Salienz verschieben Ziel Schnelles Bestimmen von herausragenden Punkten Beschleunigung der Szenen Analyse (Bildinterpretation)

4 SS 2000 Seminar Aufmerksamkeit & Objekterkennung Rebecca Fay 4 Eigenschaften Farbe 4 Farben (rot, grün, blau, gelb) –3 ursprüngliche Farbkanäle (rot, grün, blau) –Ableiten eines 4. Farbkanals (gelb) 2 Gegenfarbpaare (rot/grün, blau/gelb) Intensität (Helligkeit) Orientierung 4 Orientierungen (0°, 45°, 90°, 135°)

5 SS 2000 Seminar Aufmerksamkeit & Objekterkennung Rebecca Fay 5 Lineare Filterung Vorgehensweise Verwenden von Gauss- bzw. Gaborfiltern Erstellen von neunstufigen Gauss- bzw. Gaborpyramiden Ergebnis 9 Pyramiden Ziel Glätten (Herausfiltern von Rauschen)

6 SS 2000 Seminar Aufmerksamkeit & Objekterkennung Rebecca Fay 6 Zentrums-Umgebungs-Differenzen Vorgehensweise Bestimmung der Differenzen zwischen einzelnen Ebenen der Pyramiden zueinander Interpolieren der Bilder mit der gröberen Auflösung auf die Größe des zu vergleichenden Bildes Punktweises Subtrahieren Ziel Kontrastbestimmung (Für Punkte mit starkem Kontrast zu ihrer Umgebung entstehen große Differenzen)

7 SS 2000 Seminar Aufmerksamkeit & Objekterkennung Rebecca Fay 7 Normalisierung Vorgehensweise Bestimmen des absoluten Maximums M der betrachteten Karte Normalisierung (Abbildung des Wertebereichs der Karte auf das Intervall [0..M]) Bestimmen der lokalen Maxima m i Bilden des Mittelwerts der lokalen Maxima m i (ohne Berücksichtigung des absolute Maximums M) Multiplizieren der Karte mit der quadrierten Differenz des absoluten Maximums und des Mittelwertes Ziel Vergleichbarkeit der unterschiedlichen Karten Stärkere Gewichtung von Karten mit aufmerksamkeitserzeugendem Kontrast

8 SS 2000 Seminar Aufmerksamkeit & Objekterkennung Rebecca Fay 8 Normalisierung

9 SS 2000 Seminar Aufmerksamkeit & Objekterkennung Rebecca Fay 9 Eigenschaftskarten Vorgehensweise Bestimmen der Zentrums-Umgebungs-Differenz Normalisierung Ergebnis 42 Eigenschaftskarten Ziel Verteilung von Zentrums-Umgebungs-Kontrasten bei unterschiedlichen Auflösungsstufen für die einzelnen Eigenschaften

10 SS 2000 Seminar Aufmerksamkeit & Objekterkennung Rebecca Fay 10 Auffälligkeitskarten Vorgehensweise Reduzieren aller Eigenschaftskarten auf die Auflösung 1:16 Addieren der Eigenschaftskarten Normalisierung Ergebnis 3 Auffälligkeitskarten –Farbe –Intensität –Orientierung Ziel Auffälligkeitsverteilung getrennt nach Eigenschaften

11 SS 2000 Seminar Aufmerksamkeit & Objekterkennung Rebecca Fay 11 Salienzkarte Vorgehensweise Kombinieren der Auffälligkeitskarten Ziel Salienzverteilung (welchen Kontrast zu ihrer Umgebung weisen die einzelnen Bildbereiche auf?)

12 SS 2000 Seminar Aufmerksamkeit & Objekterkennung Rebecca Fay 12 Aufmerksamkeitsverschiebung Vorgehensweise Neuronales winner-take-all Netzwerk Richten der Aufmerksamkeit auf den Punkt, für den die größte Salienz berechnet wurde –Dieser Punkt weist hinsichtlich Farbe, Intensität oder Orientierung den größten Kontrast zur Umgebung auf. Inhibition of Return –Hemmen der Neuronen, die dieser Stelle zugeordnet sind Ziel Verhindern, daß die Aufmerksamkeit mehrmals auf den selben Punkt gerichtet wird Verschiebung der Aufmerksamkeit entsprechend abnehmender Salienz

13 SS 2000 Seminar Aufmerksamkeit & Objekterkennung Rebecca Fay 13 Beispiel 1a - Eingabe + Ergebniskarten

14 SS 2000 Seminar Aufmerksamkeit & Objekterkennung Rebecca Fay 14 Beispiel 1b - Focus of Attention

15 SS 2000 Seminar Aufmerksamkeit & Objekterkennung Rebecca Fay 15 Beispiel 2 - Eingabe + Salienzkarten a) Eingabe: Farbbilder b) Ergebnis: Salienz-Karten

16 SS 2000 Seminar Aufmerksamkeit & Objekterkennung Rebecca Fay 16 Referenz IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, Vol. 20, No. 11, November Laurent Itti, Christof Koch, Ernst Niebur


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