基于分级注视图和条件随机场的眼动注视图预测方法

摘要

本发明公开了一种基于多级眼动注视图和条件随机场的眼动注视图预测方法，主要解决了现有技术预测准确率不高的问题。其实现步骤为：1.采集眼动数据并将其分为训练集与测试集；2.构建并在训练集上训练三个全卷积神经网络；3.在测试集上生成三个全卷积神经网络的预测图；4.使用条件随机场融合三个全卷积神经网络的预测图，融合的结果做为最终预测图。本发明通过融合不同等级下的眼动注视图预测结果，更符合空间物理专家对极光图像的认知过程，提高了注视图预测的准确率，可用于语义分割与显著性分析。