Geri Dön

A study of visual saliency for free-viewing and task-oriented condition

Serbest görüntüleme ve görev güdümlü görsel dikkat-çekerlik çalışması

  1. Tez No: 644599
  2. Yazar: DİLARA ALBAYRAK
  3. Danışmanlar: PROF. DR. TOLGA KURTULUŞ ÇAPIN, DR. ÖĞR. ÜYESİ UFUK ÇELİKCAN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2020
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: TED Üniversitesi
  10. Enstitü: Lisansüstü Programlar Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 72

Özet

Visual saliency is a widely studied field in computer science. The visual saliency is a field concerning people's visual attention while seeing visual stimuli, an image or frames in a video sequence, and visual saliency methods aim at estimating people's eye fixations correctly. While humans have a granted and comprehensive sight ability provided by the human visual system (HVS), it is not effortless for visual saliency approaches to catch eye fixation points easily and very accurately. Thus, there may be different visual saliency approaches to handle different types of visual attention, affected by viewing conditions or goals of the viewing. In this thesis, we determine to analyze proposed visual saliency methods for different viewing conditions and different attention types, i.e. bottom-up and top-down. Bottom-up visual attention emerges when people observe visual stimuli freely. Topdown visual attention appears when people view visual stimuli related to the content and the viewer has a goal to consider while viewing the visual stimuli. In the first part of the thesis, we explain our study in which we examine state-ofthe-art visual saliency methods for 2D desktop and 3D VR viewing conditions. In the second part of the thesis, we focus on top-down visual attention and integrate visual saliency predictions for different goals of the viewers into a single Generative Adversarial Network (GAN) [1] structure.

Özet (Çeviri)

Görsel dikkat-çekerlik bilgisayar bilimlerinde genişçe çalışılan bir konudur. Görsel dikkat-çekerlik insanların görsel bir uyaranı, resim veya bir videonun çerçeveleri, izlerkenki görsel dikkatiyle alakalıdır ve görsel dikkat-çekerlik metotları insanların bakış sabitlemelerini doğru tahmin etmeyi hedefler. İnsanların insan görsel sistemi tarafından halihazırda, kapsamlı görü kabiliyetleri varken, dikkat-çekerlik yaklaşımları için bakış sabitlemelerini çabasız ve doğruca yakalamak kolay değildir. Bu sebeple, görüntüleme şartları veya görüntüleme amaçlarından etkilenen farklı görsel dikkat çeşitleri için farklı görsel dikkatçekerlik yakşaşımları olabilir. Bu tezde, sunumuş görsel-dikkat çekerlik metotlarını farklı görüntüleme şartları ve farklı dikkat tipleri, örn.: alttantepeye, tepeden-alta, için analiz etmeyi amaçladık. Alttan-tepeye görsel dikkat görsel uyaranın amaçsızca göz gezdirilmesidir. Tepden-alta görsel dikkat görsel uyaran içerikle alakalıdır ve izleyicinin uyaranı izlerken dikkate aldığı bir amacı vardır. Bu tezin ilk kısmında literatürdeki görsel dikkat-çekerlik metotlarını 2B masa üstü ve 3B sanal gerçeklik görüntüleme şartları için incelediğimiz çalışmamızı detaylandırdık. Tezin ikinci aşamasında tepeden-alta görsel dikkate ve izleyicilerin farklı amaçları için dikkat-çekerlik tahminlerini tek bir Üretici Çekişmeli Ağ yapısına entegre etmeye odaklandık.

Benzer Tezler

  1. Süperpiksel algoritmalarının gürültü duyarlılığı ve nesne bölütleme performansının incelenmesi

    Investigation of noise sensitivity and object segmentation performances of superpixel algorithms

    FADİME ÖZER

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2018

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiSüleyman Demirel Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. UFUK ÖZKAYA

  2. Learning visual saliency for static and dynamic scenes

    Sabit ve hareketli sahneler için görsel belirginlik öğrenimi

    YASİN KAVAK

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2017

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolHacettepe Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. İBRAHİM AYKUT ERDEM

    YRD. DOÇ. DR. MEHMET ERKUT ERDEM

  3. Leveraging semantic saliency maps for query-specific video summarization

    Sorguya özel video özetleme icin anlamsalbelirginlik haritalarından yararlanma

    KEMAL ÇİZMECİLER

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolHacettepe Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MEHMET ERKUT ERDEM

    DOÇ. DR. AYKUT ERDEM

  4. Görsel önem: Modelleme ve görü ve dil uygulamaları

    Visual importance: Modeling with applications to vision and language

    MERT KILIÇKAYA

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2016

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolHacettepe Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. NAZLI İKİZLER CİNBİŞ

    YRD. DOÇ. DR. İBRAHİM AYKUT ERDEM

  5. Performance evaluation of saliency map methods on remotely sensed RGB images

    Uzaktan algılanmış RGB görüntülerinde dikkat çekerlik haritası metotlarının performans değerlendirmesi

    SELEN SÖNMEZ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2016

    CoğrafyaOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Jeodezi ve Coğrafi Bilgi Teknolojileri Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. UĞUR HALICI