論文の概要: Few-Shot Personalized Saliency Prediction Using Tensor Regression for
Preserving Structural Global Information
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.02799v1
- Date: Thu, 6 Jul 2023 06:17:57 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-07-07 15:06:46.753779
- Title: Few-Shot Personalized Saliency Prediction Using Tensor Regression for
Preserving Structural Global Information
- Title（参考訳）: テンソル回帰を用いた構造的グローバル情報保存のためのFew-ShotパーソナライズSaliency予測
- Authors: Yuya Moroto, Keisuke Maeda, Takahiro Ogawa and Miki Haseyama
- Abstract要約: 本稿では,パーソナライズされたサリエンシマップ(PSM)の構造的グローバル情報を保存するために,テンソル・ツー・マトリクス回帰を用いた数ショットのパーソナライズされたサリエンシ予測を提案する。
視線追跡データの限られた量から、個々の視線パターンを認識するために、従来の方法では、人の視線傾向の類似性を採用している。
本稿では,PSMの構造情報を保存するテンソルベース回帰モデルに着目し,予測精度の向上を実現する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 41.35916408638724
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: This paper presents a few-shot personalized saliency prediction using
tensor-to-matrix regression for preserving the structural global information of
personalized saliency maps (PSMs). In contrast to a general saliency map, a PSM
has been great potential since its map indicates the person-specific visual
attention that is useful for obtaining individual visual preferences from
heterogeneity of gazed areas. The PSM prediction is needed for acquiring the
PSM for the unseen image, but its prediction is still a challenging task due to
the complexity of individual gaze patterns. For recognizing individual gaze
patterns from the limited amount of eye-tracking data, the previous methods
adopt the similarity of gaze tendency between persons. However, in the previous
methods, the PSMs are vectorized for the prediction model. In this way, the
structural global information of the PSMs corresponding to the image is
ignored. For automatically revealing the relationship between PSMs, we focus on
the tensor-based regression model that can preserve the structural information
of PSMs, and realize the improvement of the prediction accuracy. In the
experimental results, we confirm the proposed method including the tensor-based
regression outperforms the comparative methods.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,psms(パーソナライズ・サリエンシー・マップ)の構造的グローバル情報を保存するために,テンソル・ツー・マトリックス回帰を用いた数ショットのパーソナライズ・サリエンシー予測を提案する。
一般のサルマンシーマップとは対照的に、psmは、注視領域の多様性から個々の視覚嗜好を得るのに有用な人物特有の視覚注意を示すので、大きな可能性を秘めている。
PSM予測は、見えない画像のPSMを取得するために必要であるが、個々の視線パターンの複雑さのため、その予測は依然として難しい課題である。
視線追跡データの限られた量から個々の視線パターンを認識するために、従来の方法は人の視線傾向の類似性を採用する。
しかし、従来の手法では、予測モデルに対してPSMはベクトル化される。
このようにして、画像に対応するPSMの構造的グローバル情報を無視する。
psm間の関係を自動的に明らかにするために,psmの構造情報を保存できるテンソルに基づく回帰モデルに着目し,予測精度の向上を実現する。
実験の結果,テンソルベース回帰を含む提案手法が比較法より優れていることを確認した。
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