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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 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。 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。 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。 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。 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。 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 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 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 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 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 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。 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。 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。 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。 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。
