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本发明公开了基于众包眼动数据的全景图视觉显著性预测方法和系统,基于用户回忆和自我报告的众包式眼动跟踪方式去收集全景图像的众包式眼动数据。该眼动数据同时考虑了众包用户浏览全景图像时的全局视觉特征和局部视觉特征。通过该众包式眼动跟踪方法构建了全景图像眼动数据集CrowdSourcing360。利用该数据集构建并训练了全景图像视觉显著性预测模型CSnet360,并对CSnet360模型生成的显著性结果进行了可视化处理。本发明对于全景图像视觉显著性预测性能较优异,使用众包式眼动数据不仅能提高眼动数据收集
(19)国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 116185179 A
(43)申请公布日 2023.05.30
(21)申请号 202211710720.8 G06N 3/08 (2023.01)
(22)申请日 2022.12.2
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