Using cognitive models to understand memorability of real world images

使用认知模型来理解现实世界图像的可记忆性

基本信息

  • 批准号:
    DP240101264
  • 负责人:
  • 金额:
    $ 40.74万
  • 依托单位:
  • 依托单位国家:
    澳大利亚
  • 项目类别:
    Discovery Projects
  • 财政年份:
    2024
  • 资助国家:
    澳大利亚
  • 起止时间:
    2024-01-01 至 2027-12-31
  • 项目状态:
    未结题

项目摘要

This proposal aims to understand and make predictions about which real world images -- specifically living things, objects, and human faces -- that people will remember remember via an integration of cognitive models of memory and machine learning techniques. Computer vision models and similarity scaling techniques will be used to produce psychological representations of the images. These representations will then be integrated with cognitive models of memory, which predict that images are more likely to be recognized if they are similar to each of the representations in memory. Large scale memory and similarity rating datasets will be used to develop and test the model.
该提案旨在通过整合记忆的认知模型和机器学习技术,了解并预测人们会记住哪些真实的世界图像-特别是生物,物体和人脸。计算机视觉模型和相似性缩放技术将用于产生图像的心理表征。然后,这些表征将与记忆的认知模型相结合,该模型预测,如果图像与记忆中的每个表征相似,则它们更有可能被识别。大规模的内存和相似性评级数据集将用于开发和测试模型。

项目成果

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