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基于超复数小波和图像空域的卷积网络融合注视点预测算法
1
作者
李策
朱子重
+2 位作者
许大有
高伟哲
靳山岗
《兰州理工大学学报》
CAS
北大核心
2021年第5期76-84,共9页
针对已有注视点预测模型存在特征细节缺失、尺度单一和背景信息干扰严重导致的注视点预测精度偏低等问题,提出了一种基于超复数小波和图像空域的卷积网络融合注视点预测算法.首先,针对细节特征丢失问题,使用超复数小波变换在频域中提取...
针对已有注视点预测模型存在特征细节缺失、尺度单一和背景信息干扰严重导致的注视点预测精度偏低等问题,提出了一种基于超复数小波和图像空域的卷积网络融合注视点预测算法.首先,针对细节特征丢失问题,使用超复数小波变换在频域中提取图像的细节特征,与卷积网络提取的空域特征进行融合.然后,通过空洞空间金字塔池化模块,融合不同感受得到的特征图,有效解决了特征尺度单一的问题.最后,引入了残差卷积注意力模块,结合空间和通道的注意力机制,能够有效抑制背景信息的干扰,提高注视点预测精度.在SALICON数据集上,CC、sAUC和SIM评价指标下,该算法的性能达到0.8847、0.7693和0.7780;在CAT2000数据集上,该算法在相应指标下的性能为0.7355、0.8701和0.6645.主客观对比实验结果表明,该算法具有较好的注视点预测能力.
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关键词
注视点预测
超复数小波变换
空域特征
卷积网络
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题名
基于超复数小波和图像空域的卷积网络融合注视点预测算法
1
作者
李策
朱子重
许大有
高伟哲
靳山岗
机构
兰州理工大学电气工程与信息工程学院
出处
《兰州理工大学学报》
CAS
北大核心
2021年第5期76-84,共9页
基金
国家自然科学基金(61866022)
甘肃省基础研究创新群体项目(1506RJIA031)
国防基础科研项目(JCKY2018427C002)。
文摘
针对已有注视点预测模型存在特征细节缺失、尺度单一和背景信息干扰严重导致的注视点预测精度偏低等问题,提出了一种基于超复数小波和图像空域的卷积网络融合注视点预测算法.首先,针对细节特征丢失问题,使用超复数小波变换在频域中提取图像的细节特征,与卷积网络提取的空域特征进行融合.然后,通过空洞空间金字塔池化模块,融合不同感受得到的特征图,有效解决了特征尺度单一的问题.最后,引入了残差卷积注意力模块,结合空间和通道的注意力机制,能够有效抑制背景信息的干扰,提高注视点预测精度.在SALICON数据集上,CC、sAUC和SIM评价指标下,该算法的性能达到0.8847、0.7693和0.7780;在CAT2000数据集上,该算法在相应指标下的性能为0.7355、0.8701和0.6645.主客观对比实验结果表明,该算法具有较好的注视点预测能力.
关键词
注视点预测
超复数小波变换
空域特征
卷积网络
Keywords
gaze prediction
hypercomplex wavelet transform
spatial features
convolutional neural network
分类号
TP393 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
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被引量
操作
1
基于超复数小波和图像空域的卷积网络融合注视点预测算法
李策
朱子重
许大有
高伟哲
靳山岗
《兰州理工大学学报》
CAS
北大核心
2021
0
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