Dovoľujeme si oznámiť, že dňa
8. 7. 2019 o 10.00 hod.
sa uskutoční na Fakulte informatiky a informačných technológií STU v Bratislave
Ilkovičova 2, v miestnosti 5.08 obhajoba dizertačnej práce
Ing. Patrika Polatseka
Názov dizertačnej práce:
Modelovanie ľudskej vizuálnej pozornosti
Modelling of Human Visual Attention
Odbor: 9.2.9 Aplikovaná informatika
Školiteľ: doc. Ing. Vanda Benešová, PhD. - FIIT STU v Bratislave
Oponenti dizertačnej práce:
prof. Ing. Pavel Slavík, CSc., FEL, ČVUT v Prahe
doc. RNDr. Elena Šikudová, PhD. - MFF UK, Praha
Abstrakt:
V posledných desaťročiach sa modelovanie vizuálnej pozornosti stalo dôležitou výskumnou oblasťou. Aby sme mohli simulovať ľudskú pozornosť, je potrebné do takéhoto modelu zakomponovať rôzne mechanizmy pozornosti.
V tejto práci sme skúmali ako príznaky na nízkej a strednej úrovni ako farba, pohyb, hĺbka a tvar ovplyvňujú vizuálnu pozornosť v našich vlastných experimentoch so sledovaním pohľadu. Na zmeranie týchto vplyvov sme použili viacero existujúcich ako aj vlastných modelov predpovedajúcich nápadnosť konkrétneho príznaku.
Aby sme lepšie porozumeli procesu selektívnej pozornosti pri každodenných úlohách, vykonali sme tiež experimenty v reálnom prostredí, ktoré sme zaznamenávali z pohľadu prvej osoby. Naše výsledky ukázali silnú individuálnosť egocentrickej pozornosti, ktoré sa odlišuje od prezerania 2D obrazov, čiastočne kvôli binokulárnym podnetom, ktoré obohacujú vnímanie pozorovateľa. Preto odporúčame, aby boli použité špecializované modely nápadnosti pre egocentrické videnie. Napokon sme zistili, že vysoko-úrovňové faktory ako emócie alebo úlohy vykonávané na vizualizáciách taktiež ovplyvňujú pohľad človeka.
In recent decades, visual attention modelling became a prominent research area. To simulate human attention, a computational model has to incorporate various attention mechanisms.
In this thesis we explored how low- and mid-level features such as color, motion, depth and shape influence visual attention in our own eye-tracking experiments. To measure these effects, we utilized various state-of-the-art as well as novel computational models which estimate saliency of a specific feature.
To deeper understand the process of selective attention in everyday actions, we conducted several experiments in real environments recorded from the first-person perspective. Our results showed that egocentric attention is very individual and differs from 2D image viewing conditions, partially due to binocular cues that enhance viewer's perception. We therefore suggest to employ specialized saliency models for egocentric vision. Finally, we found out that high-level factors such as individual's emotions and task-based analysis of visualizations influence human gaze behavior too.
Autoreferát dizertačnej práce 
zaslaný do vedeckého časopisu Information Sciences and Technologies - Bulletin of ACM Slovakia.
Dizertačná práca je k nahliadnutiu na Študijnom oddelení FIIT STU.