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Originaltitel:
Computationally Modelling Human Visual Perception: Eye Movements and Saliency
Übersetzter Titel:
Modellierung der menschlichen visuellen Wahrnehmung: Klassifikation und Vorhersage von Augenbewegungen
Autor:
Startsev, Mikhail
Jahr:
2020
Dokumenttyp:
Dissertation
Fakultät/School:
Fakultät für Elektrotechnik und Informationstechnik
Betreuer:
Dorr, Michael (Dr.)
Gutachter:
Dorr, Michael (Dr.); Diepold, Klaus (Prof. Dr.); Barth, Erhardt (Prof. Dr.)
Sprache:
en
Fachgebiet:
DAT Datenverarbeitung, Informatik
TU-Systematik:
DAT 815d
Kurzfassung:
In this dissertation, we developed supervised and unsupervised approaches for eye movement event classification, substantially improving upon the state of the art, especially when it comes to smooth pursuit. We also expanded the applicability of saliency modelling by (i) designing techniques to utilise 2D-image saliency models to produce high-quality predictions for 360° content; and (ii) separately modelling attention exhibited as different eye movements classes, and demonstrating that predict...     »
Übersetzte Kurzfassung:
Im Rahmen dieser Dissertation verbesserten wir mithilfe von überwachten und unüberwachten Methoden den Stand der Technik für die Klassifizierung von Augenbewegungen, insbesondere für Augenfolgebewegungen. Zudem erweiterten wir den Einsatzbereich und die Leistung der Saliency-Modellierung, indem wir (i) neue Methoden entwickelten, um mit existierenden Algorithmen für 2D-Bilder hochwertige Prädiktionen auf 360-Grad-Material zu erzielen; und (ii) die unterschiedlichen Augenbewegungen, die entsprec...     »
WWW:
https://mediatum.ub.tum.de/?id=1538015
Eingereicht am:
05.03.2020
Mündliche Prüfung:
12.10.2020
Dateigröße:
20193973 bytes
Seiten:
142
Urn (Zitierfähige URL):
https://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:91-diss-20201012-1538015-1-7
Letzte Änderung:
11.12.2020
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