Modelando a atenção seletiva e a saliência visual através de redes complexas

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Rigo, Gustavo Vrech
Data de Publicação: 2010
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP
Texto Completo: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/76/76132/tde-27072010-104212/
Resumo: A atenção seletiva é uma característica central do sistema visual humano, uma vez que todo o cérebro é otimizado de modo a perceber as informações ao seu redor da forma mais rápida possível. Porém, em geral os trabalhos nesta área apenas verificam quais são as regiões de maior freqüência da atenção seletiva, dando pouca importância para a sua mecânica. A presente dissertação propõe um modelo que represente a atenção seletiva como uma rede complexa, combinando naturalmente as áreas de redes complexas, cadeias de Markov, análise de imagens, atenção seletiva e saliência visual num modelo biologicamente plausível para simular a atenção seletiva. O modelo propõe que pontos importantes da imagem, pontos salientes, sejam caracterizados como vértices da rede complexa, e que as arestas sejam distribuídas de acordo com a probabilidade da mudança de atenção entre dois vértices. Desta forma, a mecânica da atenção seletiva seria simulada pela mecânica da rede complexa correspondente. Foram estudadas imagens em níveis de cinza, sendo estas correspondentes à cena observada. A probabilidade de mudança entre duas regiões, as arestas da rede, foram definidas através de diversos métodos de composição da saliência visual, e as redes resultantes comparadas com redes complexas provenientes de um experimento protótipo realizado. A partir deste experimento foram propostos refinamentos no modelo original, tornando assim a mecânica do modelo o mais próximo possível da mecânica humana da atenção seletiva.
id USP_b394b4b2fb8237f8c280e008a8d46c54
oai_identifier_str oai:teses.usp.br:tde-27072010-104212
network_acronym_str USP
network_name_str Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP
repository_id_str 2721
spelling Modelando a atenção seletiva e a saliência visual através de redes complexasModeling the selective attention and visual saliency using complex networksAtenção seletivaComplex networksRedes complexasSaliência visualSelective attentionVisual saliencyA atenção seletiva é uma característica central do sistema visual humano, uma vez que todo o cérebro é otimizado de modo a perceber as informações ao seu redor da forma mais rápida possível. Porém, em geral os trabalhos nesta área apenas verificam quais são as regiões de maior freqüência da atenção seletiva, dando pouca importância para a sua mecânica. A presente dissertação propõe um modelo que represente a atenção seletiva como uma rede complexa, combinando naturalmente as áreas de redes complexas, cadeias de Markov, análise de imagens, atenção seletiva e saliência visual num modelo biologicamente plausível para simular a atenção seletiva. O modelo propõe que pontos importantes da imagem, pontos salientes, sejam caracterizados como vértices da rede complexa, e que as arestas sejam distribuídas de acordo com a probabilidade da mudança de atenção entre dois vértices. Desta forma, a mecânica da atenção seletiva seria simulada pela mecânica da rede complexa correspondente. Foram estudadas imagens em níveis de cinza, sendo estas correspondentes à cena observada. A probabilidade de mudança entre duas regiões, as arestas da rede, foram definidas através de diversos métodos de composição da saliência visual, e as redes resultantes comparadas com redes complexas provenientes de um experimento protótipo realizado. A partir deste experimento foram propostos refinamentos no modelo original, tornando assim a mecânica do modelo o mais próximo possível da mecânica humana da atenção seletiva.Selective attention is a central feature of the human visual system, since the entire brain is optimized in order to understand the information around as quickly as possible. In general works in this area only search which regions has a higher frequency of selective attention, with little consideration for their mechanics. This study proposes a model that represents the selective attention as a complex network, combining naturally areas of complex networks, Markov chains, image analysis, selective attention and visual salience in a biologically plausible model to simulate the selective attention. The model proposes that the important points of the image, salient points, are identified as vertices of the complex network, and the edges are distributed according to the probability of shift of attention between two vertices. Thus, the mechanics of selective attention would be simulated by the mechanics of correspondent complex network. We studied images in gray levels, which are corresponding to the scene observed. The probability of switching between two regions, the edges of the network were identified through various methods of visual saliency composition, and the resulting networks compared with complex networks from a prototype experiment performed. From this experiment were proposed refinements to the original model, thereby making the mechanical design as close as possible to the mechanics of human selective attention.Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USPCosta, Luciano da FontouraRigo, Gustavo Vrech2010-07-22info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfhttp://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/76/76132/tde-27072010-104212/reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USPinstname:Universidade de São Paulo (USP)instacron:USPLiberar o conteúdo para acesso público.info:eu-repo/semantics/openAccesspor2016-07-28T16:10:08Zoai:teses.usp.br:tde-27072010-104212Biblioteca Digital de Teses e Dissertaçõeshttp://www.teses.usp.br/PUBhttp://www.teses.usp.br/cgi-bin/mtd2br.plvirginia@if.usp.br|| atendimento@aguia.usp.br||virginia@if.usp.bropendoar:27212016-07-28T16:10:08Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP - Universidade de São Paulo (USP)false
dc.title.none.fl_str_mv Modelando a atenção seletiva e a saliência visual através de redes complexas
Modeling the selective attention and visual saliency using complex networks
title Modelando a atenção seletiva e a saliência visual através de redes complexas
spellingShingle Modelando a atenção seletiva e a saliência visual através de redes complexas
Rigo, Gustavo Vrech
Atenção seletiva
Complex networks
Redes complexas
Saliência visual
Selective attention
Visual saliency
title_short Modelando a atenção seletiva e a saliência visual através de redes complexas
title_full Modelando a atenção seletiva e a saliência visual através de redes complexas
title_fullStr Modelando a atenção seletiva e a saliência visual através de redes complexas
title_full_unstemmed Modelando a atenção seletiva e a saliência visual através de redes complexas
title_sort Modelando a atenção seletiva e a saliência visual através de redes complexas
author Rigo, Gustavo Vrech
author_facet Rigo, Gustavo Vrech
author_role author
dc.contributor.none.fl_str_mv Costa, Luciano da Fontoura
dc.contributor.author.fl_str_mv Rigo, Gustavo Vrech
dc.subject.por.fl_str_mv Atenção seletiva
Complex networks
Redes complexas
Saliência visual
Selective attention
Visual saliency
topic Atenção seletiva
Complex networks
Redes complexas
Saliência visual
Selective attention
Visual saliency
description A atenção seletiva é uma característica central do sistema visual humano, uma vez que todo o cérebro é otimizado de modo a perceber as informações ao seu redor da forma mais rápida possível. Porém, em geral os trabalhos nesta área apenas verificam quais são as regiões de maior freqüência da atenção seletiva, dando pouca importância para a sua mecânica. A presente dissertação propõe um modelo que represente a atenção seletiva como uma rede complexa, combinando naturalmente as áreas de redes complexas, cadeias de Markov, análise de imagens, atenção seletiva e saliência visual num modelo biologicamente plausível para simular a atenção seletiva. O modelo propõe que pontos importantes da imagem, pontos salientes, sejam caracterizados como vértices da rede complexa, e que as arestas sejam distribuídas de acordo com a probabilidade da mudança de atenção entre dois vértices. Desta forma, a mecânica da atenção seletiva seria simulada pela mecânica da rede complexa correspondente. Foram estudadas imagens em níveis de cinza, sendo estas correspondentes à cena observada. A probabilidade de mudança entre duas regiões, as arestas da rede, foram definidas através de diversos métodos de composição da saliência visual, e as redes resultantes comparadas com redes complexas provenientes de um experimento protótipo realizado. A partir deste experimento foram propostos refinamentos no modelo original, tornando assim a mecânica do modelo o mais próximo possível da mecânica humana da atenção seletiva.
publishDate 2010
dc.date.none.fl_str_mv 2010-07-22
dc.type.status.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.type.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/masterThesis
format masterThesis
status_str publishedVersion
dc.identifier.uri.fl_str_mv http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/76/76132/tde-27072010-104212/
url http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/76/76132/tde-27072010-104212/
dc.language.iso.fl_str_mv por
language por
dc.relation.none.fl_str_mv
dc.rights.driver.fl_str_mv Liberar o conteúdo para acesso público.
info:eu-repo/semantics/openAccess
rights_invalid_str_mv Liberar o conteúdo para acesso público.
eu_rights_str_mv openAccess
dc.format.none.fl_str_mv application/pdf
dc.coverage.none.fl_str_mv
dc.publisher.none.fl_str_mv Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
publisher.none.fl_str_mv Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
dc.source.none.fl_str_mv
reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP
instname:Universidade de São Paulo (USP)
instacron:USP
instname_str Universidade de São Paulo (USP)
instacron_str USP
institution USP
reponame_str Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP
collection Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP
repository.name.fl_str_mv Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP - Universidade de São Paulo (USP)
repository.mail.fl_str_mv virginia@if.usp.br|| atendimento@aguia.usp.br||virginia@if.usp.br
_version_ 1815257413699239936