一种基于视频数据的服装显著性预测方法

摘要

人眼视觉注意机制表明当人眼观察目标时,注意力只会放在少数感兴趣的区域,而自动忽略视野中大部分不感兴趣的其他区域.研究人类视觉注意机制,并构建有效的服装显著性预测模型,可在后期用于指导更加逼真有效的服装运动建模,提高模拟效率.为此,对着装人体运动视频数据进行分析,构造了种类多样的视频样本,并利用眼动技术采集真实人眼的注视数据,采用高斯卷积生成视频帧的显著图作为训练模型所需的Ground-truth.在进行视频特征提取时,结合了底层图像特征、高层语义特征以及运动特征,共同构造特征向量和标签,并通过支持向量机(SVM)训练得到基于服装视频的显著性预测模型.通过实验验证,该方法的性能在服装显著性预测时,优于传统的显著性预测算法,具有一定的鲁棒性.