تصنيف نقاط التحديق المبني على أنماط الرؤية البشرية وتطبيقه في وسم الصور
摘要
في مواجهة مشكلة استقرار نقاط التحديق على أهداف غير مقصودة في خوارزميات وسم صور حركة العين الحالية مما يؤدي إلى تدخل في التحديد وانخفاض دقة الوسم، تستكشف هذه الورقة أولاً أنماط حركة العين في مهمة الوسم تجريبياً؛ ثم تقترح تقسيم تتابع التحديق إلى مرحلتين: البحث البصري والتعرف البصري، وتصمم طريقة تصنيف نقاط التحديق بناءً على خوارزمية DBSCAN ذات المعاملات القابلة للتكيف للبحث والتعرف البصري، بهدف استخدام نقاط التعرف المستخرجة كمدخلات لخوارزمية وسم صور حركة العين لزيادة دقة النتائج؛ وأخيراً تجري التجارب والتحليلات بناءً على مجموعة بيانات 2014 DIMITRIOS P. تظهر نتائج التجارب أن مقياس F1 ارتفع بنسبة 4% مقارنة بالخوارزميات ذات الصلة الموجودة، وتحسن كفاءة التشغيل تقريبًا بمقدار الضعف، ودقة خوارزمية وسم صور حركة العين ازدادت بنسبة 3.34%، مما يلبي متطلبات الثبات والموثوقية العالية والدقة والسرعة.
关键词
تصنيف نقاط تحديق حركة العين; وسم صور حركة العين; البحث البصري; التعرف البصري; DBSCAN ذات المعاملات القابلة للتكيف
以上内容由讯飞翻译自动生成，翻译内容仅供参考。对于因使用本网站翻译内容产生的相关后果，本网站不承担任何商业和法律责任。
The above content is generated by Large Model Translation. The translated content is for reference only. We do not assume any commercial or legal responsibilty for any consequences arising from the use of our website