Knowledge-Driven Saliency: Attention to the Unseen
Knowledge-Driven Saliency: Attention to the Unseen
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知识驱动的显着性：关注看不见的事物
DOI：
10.1007/978-3-642-23687-7_4
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发表时间：
2011
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
B. Mertsching
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
M. Z. Aziz;Michael Knopf;B. Mertsching
本文研究了基于知识驱动线索的3D环境下的注意问题。使用学习的3D场景作为自上而下的影响，与已经学习的情况相比，所提出的系统能够对新的、改变的、甚至从其位置丢失的对象所占据的位置标记高度显著。该提案涉及一种系统级解决方案，包括使用视觉、距离和里程传感器学习3D对象和场景，使用心理学的多视角理论存储空间知识，以及使用识别的对象作为锚对场景进行验证。所提出的系统被设计为在从任意方向重访场景期间处理部分可见对象的识别的复杂场景。仿真结果表明，在理想的测距和里程计传感器读数下，所设计的方法是成功的。
This paper deals with attention in 3D environments based upon knowledge-driven cues. Using learned 3D scenes as top-down influence, the proposed system is able to mark high saliency to locations occupied by objects that are new, changed, or even missing from their location as compared to the already learned situation. The proposal addresses a system level solution covering learning of 3D objects and scenes using visual, range and odometry sensors, storage of spatial knowledge using multiple-view theory from psychology, and validation of scenes using recognized objects as anchors. The proposed system is designed to handle the complex scenarios of recognition with partially visible objects during revisit to the scene from an arbitrary direction. Simulation results have shown success of the designed methodology under ideal sensor readings from range and odometry sensors.
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