软件学报

作者：王文冠,沈建冰,贾云得

单位：王文冠，智能信息技术北京市重点实验室(北京理工大学), 北京 10008111,沈建冰，智能信息技术北京市重点实验室(北京理工大学), 北京 10008102,贾云得，智能信息技术北京市重点实验室(北京理工大学), 北京 10008103

关键词：视觉注意力;视觉显著性;人眼关注点预测;显著物体检测

基金：国家自然科学基金（61673062）；北京市自然科学基金（4182056）

人类能够迅速地选取视野中的关键部分，选择性地将视觉处理资源分配给这些视觉显著的区域.在计算机视觉领域，理解和模拟人类视觉系统的这种注意力机制，得到了学界的大力关注，并显示出了广阔的应用前景.近年来，随着计算能力的增强以及大规模显著性检测数据集的建立，深度学习技术逐渐成为视觉注意力机制计算和建模的主要手段.综述了视觉注意力检测的最新研究进展，包括人眼关注点检测和显著物体检测，并讨论了当前流行的视觉显著性检测数据集和常用的评估指标.对基于深度学习的工作进行了综述，也对之前代表性的非深度学习模型进行了讨论，同时，对这些模型在不同的数据集上的性能进行了详细评估.最后探讨了该领域的研究趋势和未来的发展方向.

来源：2019年第2期

《软件学报》期刊编辑部

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