فایل ورد کامل مدل سازی توجه بصری به صورت مدرن

توجه : به همراه فایل word این محصول فایل پاورپوینت (PowerPoint) و اسلاید های آن به صورت هدیه ارائه خواهد شد

این مقاله، ترجمه شده یک مقاله مرجع و معتبر انگلیسی می باشد که به صورت بسیار عالی توسط متخصصین این رشته ترجمه شده است و به صورت فایل ورد (microsoft word) ارائه می گردد

متن داخلی مقاله بسیار عالی، پر محتوا و قابل درک می باشد و شما از استفاده ی آن بسیار لذت خواهید برد. ما عالی بودن این مقاله را تضمین می کنیم

فایل ورد این مقاله بسیار خوب تایپ شده و قابل کپی و ویرایش می باشد و تنظیمات آن نیز به صورت عالی انجام شده است؛ به همراه فایل ورد این مقاله یک فایل پاور پوینت نیز به شما ارئه خواهد شد که دارای یک قالب بسیار زیبا و تنظیمات نمایشی متعدد می باشد

توجه : در صورت مشاهده بهم ریختگی احتمالی در متون زیر ،دلیل ان کپی کردن این مطالب از داخل فایل می باشد و در فایل اصلی فایل ورد کامل مدل سازی توجه بصری به صورت مدرن،به هیچ وجه بهم ریختگی وجود ندارد

تعداد صفحات این فایل: ۶۹ صفحه

۵- خلاصه و نتیجه
در این مقاله ، ما پیشرفت های اخیر در مدلسازی توجه بصری را با تاکید بر مدل های برجستگی توجه به محرک خارجی مورد بحث قرار دادیم. بدنه بزرگی از تحقیقات گذشته در یک متن یکپارچه بوسیله مقایسه مدلها روی ۱۳ معیار آزمایشی به صورت کیفی ، مرور و سازماندهی گشت. پیشرفت در این حوزه می تواند به حل دیگر مسایل دیدگاهی چالشی مانندتفسیر صحنه به هم ریخته و تشخیص شیء کمک فراوان نماید. بعلاوه ، بسیاری از کاربردهای مرتبط با فناوری وجود دارد که می توانیم از آنها بهره بریم. چند عامل که توجه بصری به محرک خارجی را متاثر می سازند ، بوسیله تحقیقات رفتاری کشف شده اند و انمن مدلسازی را تحت تاثیر قرار داده اند. در هر صورت ، چندین عامل دیگر نیز وجود دارد که بایستی کشف و مورد بررسی قرار گیرند. شامل نمودن آن فاکتور های اضافی ممکن است به پرکردن شکاف میان درون مشاهده گر انسانی ( یک نقشه ساخته شده از تمرکزات دیگر فاعلان روی محرک های یکسان) و صحت پیش بینی مدل های محاسباتی ، کمک نماید. با پیشرفت سریع اخیر ، این امید وجود دارد که در آینده نزدیک این امر میسر گردد.

عنوان انگلیسی:State-of-the-Art in Visual Attention Modeling~~en~~

۵ SUMMARY AND CONCLUSION

In this paper, we discussed recent advances in modeling visual attention with an emphasis on bottom-up saliency models. A large body of past research was reviewed and organized in a unified context by qualitatively comparing models over 13 experimental criteria. Advancement in this field could greatly help solving other challenging vision problems such as cluttered scene interpretation and object recognition. In addition, there are many technological applications that can benefit from it. Several factors influencing bottom-up visual attention have been discovered by behavioral researchers and have further inspired the modeling community. However, there are several other factors remaining to be discovered and investigated. Incorporating those additional factors may help to bridge the gap between human interobserver (a map built from fixations of other subjects over the same stimulus) and prediction accuracy of computational models. With the recent rapid progress, there is hope this may be accessible in the near future.

$$en!!