This paper describes an adaptive extraction of focus of attention region for saliency-based visual attention. The saliency map model generates the most salient and significant location in the visual scene. In human brain, there is an inhibition of return property for which current attending point is prevented from being attended again. Therefore, we need to pay attention to the focus of attention and inhibition of return function by employing an appropriate mask for the salient region and shapedbased mask is maybe more suitable than any other masks. On the contrary to the existing fixed-size FOA, we proposed an adaptive and shape-based FOA region according to the most salient region from saliency map. We determine the most salient point by checking every value in saliency map, and expand the neighborhood of the point until the average value of the neighborhood is smaller than 75% value of the most salient point, and then find the contour of the neighborhood. Therefore our adaptive FOA is close to the shape of attended object and it is efficient to the object recognition or other computer vision fields.
KSP 제안 키워드
Attention region, Computer Vision(CV), Focus of attention, Inhibition of return, Object Recognition, Saliency map model, human brain, saliency-based, salient point, salient region, visual attention
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<출처표시방법 안내> 작성자, 저작물명, 출처, 권호, 출판년도, 이용조건 [예시1] 김진미 외, "매니코어 기반 고성능 컴퓨팅을 지원하는 경량커널 동향", 전자통신동향분석, 32권 4호, 2017, 공공누리 제4유형 [예시2] 심진보 외, "제4차 산업 혁명과 ICT - 제4차 산업 혁명 선도를 위한 IDX 추진 전략", ETRI Insight, 2017, 공공누리 제 4유형
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