Jun, 2017

SideEye: 基于生成神经网络的人类外围视觉模拟器

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TL;DR本文提出了一种基于生成神经网络的外围视觉模拟方法，该方法能够实现对局部纹理统计学的快速测量，并为视觉设计提供一种全新的方法。
foveal visionperipheral visionlocal texture statisticsgenerative neural networkvisual design
发现论文，激发创造
  • 人类视觉注意引导的周边 - 中央多分辨率驾驶模型

    本文提出了一种基于人眼视觉的全景 - 中央凹多尺度驾驶模型，通过预测司机注视点的位置来改进驾驶性能，实现了在行人所涉及的危急情况下驾驶准确度的显著提高。

    Mar, 2019

  • 利用视野凹凸突显进行目标探测

    本文提出了一种生物启发的凹视检测器（FOD）作为在计算机视觉目标检测中搜索的主要方法中滑动窗口 (SW) 方法的替代方案。这种方法通过结合现代计算机视觉中的目标检测器和人类视觉系统的 V1 层中发现的外围汇集区域的最近模型，实现了显着的计算成本节省。

    Aug, 2014

  • 视觉矫正显示系统的模拟

    利用 Blender 软件模拟视力矫正显示器功能，以改善眼睛障碍患者的视觉体验和舒适度。这些模拟结果为未来视力矫正显示器技术的设计和发展提供了有价值的见解，从而提高视力障碍者的可访问性和可用性。

    Apr, 2024

  • 结合眼动跟踪、软件视网膜和深度学习的高效自我中心视觉感知

    本文介绍了利用生物学方法实现高效自我中心感知的持续性工作，将哺乳动物视网膜的空间变体成像结构与深度学习方法相结合，在控制眼动眼镜的凝视位置的情况下，我们演示了将图像预处理为因子 3 的 DCNN 输入，减少必需训练的时期并在 26,000 多个物体的图像库上训练和验证系统时可获得超过 98% 的分类准确率。

    Sep, 2018

  • 利用深度学习在中央凹区图像中学习搜索和检测物体

    研究了利用仿生学注意机制的物体识别方法，通过采用集成注意力、分类和定位的双重任务模型，利用人类注意力系统分辨图像中的感兴趣区域。

    Apr, 2023

  • 机器凝视背后：带有生物启示约束的神经网络表现出类似于人类的视觉关注

    本文提出了神经视觉注意力算法（NeVA），并利用仿生视觉约束在神经网络上实现了类人的扫描路径生成。实验结果表明，该方法在类人扫描路径相似性方面优于现有无监督的人类注意力模型，同时可灵活地研究不同任务对视觉行为的影响，并在考虑不完美的视觉条件下的实际应用中表现出明显的优势。

    Apr, 2022

  • 基于外观的注视估计，使用深度神经网络增强的合成图像

    使用人工神经网络建立了一个模块化系统，通过对分别裁剪的眼睛进行估计，利用人脸检测和头部姿势估计组件，无需特殊硬件或红外滤光片，仅使用内置 RGB 相机进行人眼注视估计，通过包含大量合成数据集在训练模型中，达到了比相关方法更高的准确度。

    Nov, 2023

  • 使用人工智能方法研究视觉分析器

    利用人工智能技术研究人眼的方法及应用，通过计算机视野和青光眼诊断来收集数据，利用软件工具分析图像，通过 Tobii Pro Glasses 3 设备和虚拟现实视频来研究眼球运动和焦点，使用数学建模研究眼瞳运动的相关性，为医学中的青光眼患者评估病程和恶化，以及研究注意力机制提供了研究方法。

    Apr, 2024

  • 揭示真相：探索虚假图像中的人类注视模式

    通过人类语义知识和眼动实验研究假图像检测的可能性，结果显示人们在感知伪造样本时倾向于关注图像的更局部区域，与观看真实图像时更分散的观察模式形成对比。

    Mar, 2024

  • 深度图像注视估计

    介绍了一种专门设计用于单眼输入的注视估计任务的新型深度神经网络架构，通过回归中间图像表示来简化三维注视方向估计任务，定量和定性结果表明该方法比现有技术实现了更高的精度，且对视线、头部姿势和图像质量的变化具有鲁棒性。

    Jul, 2018