Sistemas computacionais para atenção visual Top-Down e Bottom-up usando redes neurais artificiais

• Autor(a) principal: Benicasa, Alcides Xavier
• Data de Publicação: 2013
• Tipo de documento: Tese
• Idioma: por
• Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP
• Texto Completo: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-29042014-162209/
• topic: Atenção baseada em objetos; Atenção visual bottrom-up e top-down; Botton-up and top-down visual attention; Object-based attention; Recognition of objects; Reconhecimento de objetos

A análise de cenas complexas por computadores não é uma tarefa trivial, entretanto, o cérebro humano pode realizar esta função de maneira eficiente. A evolução natural tem desenvolvido formas para otimizar nosso sistema visual de modo que apenas partes importantes da cena sejam analisadas a cada instante. Este mecanismo de seleção é denominado por atenção visual. A atenção visual opera sob dois aspectos: bottom-up e top-down. A atenção bottom-up é dirigida por conspicuidades baseadas na cena, como o contraste de cores, orientação, etc. Por outro lado, a atenção top-down é controlada por tarefas, memórias, etc. A atenção top-down pode ainda modular o mecanismo bottom-up através do enviesamento de determinadas características de acordo com a tarefa. Além do mecanismo de modulação considerado, o que é selecionado a partir da cena também representa uma importante parte para o processo de seleção. Neste cenário, diversas teorias têm sido propostas e podem ser agrupadas em duas linhas principais: atenção baseada no espaço e atenção baseada em objetos. Modelos baseados em objeto, ao invés de apenas direcionar a atenção para locais ou características específicas da cena, requerem que a seleção seja realizada a nível de objeto, significando que os objetos são a unidade básica da percepção. De modo a desenvolver modelos de acordo com a teoria baseada em objetos, deve-se considerar a integração de um módulo de organização perceptual. Este módulo pode segmentar os objetos do fundo da cena baseado em princípios de agrupamento tais como similaridade, proximidade, etc. Esses objetos competirão pela atenção. Diversos modelos de atenção visual baseados em objetos tem sido propostos nos últimos anos. Pesquisas em modelos de atenção visual têm sido desenvolvidas principalmente relacionadas à atenção bottom-up guiadas por características visuais primitivas, desconsiderando qualquer informação sobre os objetos. Por outro lado, trabalhos recentes têm sido realizados em relação ao uso do conhecimento sobre o alvo para influenciar a seleção da região mais saliente. Pesquisas nesta área são relativamente novas e os poucos modelos existentes encontram-se em suas fases iniciais. Aqui, nós propomos um novo modelo para atenção visual com modulações bottom-up e top-down. Comparações qualitativas e quantitativas do modelo proposto são realizadas em relação aos mapas de fixação humana e demais modelos estado da arte propostos