扫视扫描路径预测的评估:主观评估数 据库和基于循环神经网络的度量 记录
记录一
随着势头的不断增强,扫视预测逐渐成 为培养视觉注意力的热门研究课题。在扫视预测中,每个模型通常生成一个覆盖一系列注视点的扫描路径,以模拟动态扫视行为。因此, 通常通过计算预测的扫描路径与所有人类扫描 路径之间的相似性来评估模型。
记录二
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评估预测准确性:豪斯多夫距离(HD)和最大均值差异(MMD)是衡量预测路径与参考路径差异的关键指标。豪斯多夫距离衡量了两个路径集合之间最大不匹配程度,而最大均值差异则通过再生核希尔伯特空间(RKHS)中的均值嵌入来比较两个分布的差异。通过这些指标,研究人员可以评估算法的准确性,并据此进行调整。
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相似度评估:扫描路径相似度(SS)指标,如SS-All和SS-AUC,提供了预测路径与参考路径在整体上相似性的评价。这些指标有助于判断算法是否能够捕捉到观察者的视觉注意力模式,从而进行必要的优化。
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特征重要性分析:通过比较不同特征对相似度评估结果的影响,如位置、幅度、方向和形状,研究人员可以识别出哪些特征对于视觉追踪最为关键,并据此优化特征提取过程。
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性能优化:通过分析不同指标下的表现(如HD-AUC、MMD-AUC),可以识别出算法在哪些方面需要改进,例如,如果发现HD-AUC值较大,说明预测路径与参考路径差异较大,需要优化算法以减少这种差异。
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策略调整:搜索结果提到,可以通过改变多样性策略中的任何一种,评估选择性搜索的性能指标。例如,通过改变颜色空间、相似度度量标准或阈值初始化原始区域,可以提高召回率并增加候选区域,从而优化算法性能。
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模型训练与测试:通过最小化训练数据和测试数据之间的MMD,可以使得模型在不同分布的数据上表现更一致,这对于模型的泛化能力至关重要。
越大越好的指标:
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扫描路径相似度(Scanpath Similarity, SS):这个指标衡量预测扫描路径与参考扫描路径的相似程度。SS值越高,表示预测路径与参考路径越相似,因此SS值越大越好。
- 例如:SS-All、SS-AUC、sAUC
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曲线下面积(Area Under the Curve, AUC):在某些情况下,如接收者操作特征(ROC)曲线,AUC值越高表示模型的分类性能越好。但在您提供的数据中,AUC似乎用于表示形状相似度,这种情况下,较高的AUC值也表示更好的相似度。
- 例如:HD-AUC、MMD-AUC、AUC
越小越好的指标:
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豪斯多夫距离(Hausdorff Distance, HD):这个指标衡量两个路径集合之间最大的不匹配程度。HD值越小,表示预测路径与参考路径之间的差异越小,因此HD值越小越好。
- 例如:HD-2、HD-3、HD-4、HD-5
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最大均值差异(Maximum Mean Discrepancy, MMD):这个指标衡量两个分布之间的差异。MMD值越小,表示预测分布与参考分布之间的差异越小,因此MMD值越小越好。
- 例如:MMD-2、MMD-3、MMD-4、MMD-5
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欧几里得距离(Euclidean Distance):通常用于衡量两点之间的直线距离。在您提供的数据中,可能以“Position”表示。欧几里得距离越小,表示预测位置与参考位置之间的差异越小,因此越小越好。
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能量均值差异(Energy Mean Difference, EMD):这个指标衡量两个概率分布之间的差异。EMD值越小,表示预测分布与参考分布之间的差异越小,因此EMD值越小越好。
记录三
Metric Scanpath-Based Saliency Time-Delay Embedding 是一个结合视觉扫描路径和时间延迟嵌入的计算模型,主要用于分析和量化人类视觉注意力的动态过程。它通过扫描路径(scanpath)和时间延迟嵌入(time-delay embedding)来表示和研究观察者在观看某一场景时的注意力如何随时间变化。
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Scanpath(扫描路径): 代表了人在观看图像或视频时,眼睛的移动轨迹,通常由一系列注视点(fixations)和扫视(saccades)组成。它反映了观察者的视觉注意力在空间上的变化。
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Saliency(显著性): 通常是指图像或场景中的某些区域由于其视觉特征(如颜色、对比度、运动等)比其他部分更容易吸引人类的注意力。显著性模型用于预测这些区域。
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Time-Delay Embedding(时间延迟嵌入): 这是一种从时间序列中提取信息的方法,通过引入时间延迟将数据嵌入到高维空间,从而捕捉时间序列中的动态变化。在该模型中,它被用来表征扫描路径中的时间依赖性特征,帮助理解观察者在不同时间点的注意力转移模式。
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