기반 시각적 주목성

새로운 하향식 시각적 주목 모델인 그래프 기반 시각적 주목(Graph-Based Visual Saliency, GBVS)이 제안되었다. 이 모델은 두 단계로 구성된다. 먼저 특정 특징 채널에서 활성화 지도(activation maps)를 생성하고, 이후 이러한 지도들을 주목성(conspicuity)을 강조하면서 다른 지도들과의 조합이 가능하도록 정규화한다. 이 모델은 간단하며, 병렬 처리가 자연스럽게 가능하다는 점에서 생물학적으로 타당하다. 제안된 모델은 108개의 자연 이미지에 대한 749개 변형에 대한 인간의 시선(fixations)을 매우 정확하게 예측하며, 인간 기반 제어 기준의 ROC 영역의 98%에 달하는 성능을 달성하였고, 기존의 Itti & Koch([2], [3], [4]) 알고리즘은 단지 84%에 그친다.