An Artificial Visual Attention Model based on Opponent Process Theory for Salient Region Segmentation
Kiseon Jeong, Changpyo Hong, Dong Sun Park · Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers · 2014
본 논문에서는 자연영상에 대한 돌출영역을 자동으로 검출하고 이를 분할하기 위한 새로운 인공시각집중모델을 제안한다. 제안된 모델은 인간의 생물학적 시각인지 기반이며 주된 특징은 다음과 같다. 먼저 영상의 강도특징과 색상특징을 사용하는 대립과정이론 기반의 새로운 인공시각집중모델의 구조를 제안하고, 돌출영역을 인지하기 위해 영상의 강도 및 색상 특징채널의 정보량을 고려하는 엔트로피 필터를 설계하였다. 엔트로피 필터는 높은 정확도와 정밀도로 돌출영역에 대해 검출 및 분할이 가능하다. 마지막으로 최종 돌출지도를 효율적으로 구성하기 위한 적응 조합 방법 또한 제안되었다. 이 방법은 각 인지 모델로부터 검출된 강도 및 색상 가시성지도에 대하여 평가하며 평가된 점수로부터 얻어진 가중치를 이용해 가시성 지도들을 조합한다. 돌출지도에 대해 ROC분석을 이용한 AUC를 측정한 결과 기존 최신의 모델들은 평균 0.7824의 성능을 나타낸 반면 제안된 모델의 AUC는 0.9256으로서 약 15%의 성능 개선을 보였다. 또한 돌출영역 분할에 대해 F-beta를 측정한 결과 기존 최신의 모델은 0.5718이고 제안된 모델은 0.7325로서 분할 성능 또한 약 22%의 성능 개선을 보였다.