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針對已有視覺注意模型在整合對象特征方面的不足，提出一種新的結合高層對象特征和低層像素特征的視覺注意方法。首先，利用已訓練的卷積神經網（CNN）對多類目標的強大理解能力，獲取待處理圖像中對象的高層次特征圖；然后結合實際的眼動跟蹤數據，訓練多個對象特征圖的加權系數，給出對象級突出圖；緊接著提取像素級突出圖，并和對象級突出圖融合獲得顯著圖；最后，在OSIE和MIT數據集上驗證了該方法，并與國際上流行的視覺注意方法進行對比，結果顯示該算法在OSIE數據集上獲得的AUC值相對更高。實驗結果表明，所提方法能夠更加充分地利用圖像中對象信息，提高顯著性預測的準確率。
視覺注意機制的研究是探索人眼視覺感知的重要一環。在過去幾十年中，如何用計算模型模擬人眼視覺注意過程一直是核心問題。盡管取得了很大的進步，但是快速準確地在自然場景中預測人眼視覺注意區域仍然具有很高的挑戰性。顯著性是視覺注意的一項重要研究內容，它反映了區域受關注的程度。本文的研究著眼于顯著性計算模型，更多模型對比和模型分類可以參考Borji等的文章。視覺注意存在兩種機制：自底向上（ Bottom-up）和自頂向下（Top-down）。過去的研究中，大多數的計算模型是基于自底向上的信息，即直接從圖像像素獲取特征。
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