Görsel Belirginlik ve Dikkat
Görsel belirginlik ve dikkat, insanların bir görüntüde en çok nereye bakma eğiliminde olduğunu inceler; hesaplamalı modeller ise grafik, görüntü işleme ve arayüz tasarımına rehberlik etmek amacıyla bu durumu tahmin etmektedir.
Tanım
Görsel belirginlik, bazı görüntü bölgelerinin öne çıkmasını ve bakışı çekmesini sağlayan özelliktir; belirginlik modellemesi ise dikkatin ve fiksasyonların nereye yöneleceğinin hesaplamalı olarak tahmin edilmesidir.
Kapsam
Bu konu; yoğunluk, renk ve yönelim gibi özelliklerdeki kontrast tarafından yönlendirilen aşağıdan yukarıya belirginliği, görevler ve hedefler tarafından yönlendirilen yukarıdan aşağıya dikkati, insan bakışı ve fiksasyonlarının tahminini ve işleme (rendering), sıkıştırma ve tasarımı dikkat edilen bölgelere yönlendiren uygulamaları kapsamaktadır.
Temel sorular
- Bir görüntüdeki bir bölgeyi dikkat çekici kılan nedir?
- Dikkate yönelik aşağıdan yukarıya ve yukarıdan aşağıya etkiler nasıl birleştirilmektedir?
- İnsan bakışı bir görüntüden ne kadar doğru tahmin edilebilir?
- Belirginlik, grafik ve görüntü sistemlerine nasıl rehberlik edebilir?
Anahtar kavramlar
- Belirginlik haritaları
- Merkez-çevre kontrastı
- Özellik entegrasyonu
- Aşağıdan yukarıya ve yukarıdan aşağıya dikkat
- Fiksasyon ve bakış tahmini
- Dikkat kıyaslama testleri
Temel kuramlar
- Özellik-entegrasyon belirginlik modeli
- Belirginlik; yoğunluk, renk ve yönelim için özellik haritaları çıkarılarak, her birinde yerel merkez-çevre kontrastı tespit edilerek ve zirveleri dikkatin nereye çekileceğini tahmin eden bir ana haritada birleştirilerek hesaplanmaktadır.
- Aşağıdan yukarıya ve yukarıdan aşağıya dikkat
- Dikkat hem uyaran odaklı belirginlik hem de görev odaklı hedefler tarafından yönlendirilmektedir; hesaplamalı modeller her ikisini de giderek daha fazla entegre etmekte olup, bu ayrım bakış tahminini değerlendirme ve iyileştirme açısından merkezi bir öneme sahiptir.
Klinik önem
Belirginlik modelleri, dikkat edilen bölgelere çaba tahsis eden algısal tabanlı işleme (rendering) ve sıkıştırmaya rehberlik etmekte, kullanıcı arayüzü ve reklam tasarımına bilgi sağlamakta, otomatik görüntü kırpma ve yeniden hedeflemeyi desteklemekte ve robotik ile yardımcı görüş sistemlerine katkıda bulunmaktadır.
Tarihçe
Dikkatin psikolojik kuramlarına dayanan 1998 tarihli Itti-Koch-Niebur modeli, aşağıdan yukarıya belirginliğin etkili bir hesaplamalı açıklamasını sunmuştur; kıyaslama testleri ve araştırmalar alanı sağlamlaştırmış, derin ağlar ise daha sonra bakış tahminini önemli ölçüde geliştirmiştir.
Öne çıkan isimler
- Laurent Itti
- Christof Koch
- Ali Borji
İlgili konular
Temel eserler
- itti1998
- borji2013
Sıkça sorulan sorular
- Belirginlik haritası nedir?
- Her bir konumun bir izleyicinin bakışını çekme olasılığını puanlayan, görüntü boyutunda bir haritadır; parlak noktalar, en çok öne çıkması beklenen bölgeleri işaret etmektedir.
- Dikkati tahmin etmek neden faydalıdır?
- İnsanların nereye baktığını bilmek, sistemlerin işleme (rendering) kalitesini, sıkıştırma bitlerini veya tasarım vurgusunu izleyiciler için en önemli olan bölgelerde yoğunlaştırmasına olanak tanır ve dikkatin düşme olasılığının düşük olduğu yerlerde çabadan tasarruf edilmesini sağlar.