观众注意力

摘要： 魔术表演总会勾起你的好奇心,你知道这都是魔术师玩的把戏,不是真的,但魔术师是怎么做到的?徒手变鸽子、穿墙术、逃生术……接下来,我们要揭晓这些魔术的秘密。烧羽毛变鸽子魔术师点燃羽毛,鸽子就在电光火石间腾空出现。其实这个魔术很简单,鸽子就藏在魔术师的袖子里,魔术师就是趁闪光发生、观众注意力被其吸引时,迅速抽出鸽子。

摘要： 一、陆治笔下的洞穴图像明中叶以后的苏州,随着旅游风气与区域文化的盛行,画家透过行旅而接触到许多洞穴地景,再进一步融合既有的绘画范式后,其记写许多奇形怪状的洞穴,成为一时风气^([1])。其中吴门画家陆治绘制了大量洞穴图像的作品(表一),如台北故宫博物院藏的《仙山玉洞图》(图1),陆治透过高大的挂轴带给观众巨大的压迫感,搭配虚实相应的手法,将观众注意力导入画面,特别是集中到画面的洞穴之中。画面连同前景的庄园、树木,以及上方的留白、中部的白云以及下部的雾气。

摘要： 在过去,我们是吐槽IP剧中无底线植入现象,并称其为蠢行,而如今在一切都短平快追有趣有卖点的媒介时代里,广告终于学会“有文化的耍流氓”了。这就是在IP剧中插入“脑洞时间”,在不脱离剧情基调和人物设定的前提下进行天马行空的广告编剧、突出卖点,这种植入并不破坏原有剧情,在剧情之外“插播一段”让观众注意力偏离,完美与放松和消遣节奏契合,让其在“会员不可去广告模式”中最没有民怨。

摘要： 城市形象片的镜头不一定有剧情，但在构图和美化上要竭尽所能，节奏感得强，一两秒一个镜头，必须要拖住观众注意力。

摘要： 众所周知，魔术师能通过分散观众注意力的方式，让他们怀疑自己对现实的感知。1990年代，美国心理学家阿里恩·麦克（Arien Mack）和伊文·洛克（Irvin Rock）提出了“未注意盲视”现象。

摘要： 随着历史文化的传承,博物馆已经成为世界文化中的传播机构,博物馆中主要是以展品为主要传播方式,在展品陈列过程中能够吸引观众的注意力是关键,文章通过相关的研究对博物馆的陈列做详细的分析,探寻影响博物馆对观众注意力的影响,找到改进措施。

摘要： 博物馆作为重要的公益性文化传播机构,对展品展示中观众注意力的引导具有非常重要的现实意义.因此,本文结合笔者的实践工作经验,首先分析了博物馆观众的主要分类及特征,然后结合博物馆展示中观众注意力引导的重要性,针对博物馆展示中对观众注意力的影响要素,提出了主要的引导和改进措施,希望可以为相关的理论和实践提供一定的借鉴意义.

摘要： 茶艺表演在我国自古有之,日本茶道源于中国,历经时间与岁月的沉淀形成了自己独特的体系;人们习惯于把生活中的茶艺,搬上舞台向观众展示,谓之茶艺表演。随着物质文明与精神文明的不断提高,现代茶艺的蓬勃发展,茶艺表演不仅将成为一种全新的艺术表现形式,同时也是一种生活态势。

摘要： 本文分析了博物馆进行观众注意力引导的原因，提出了要加强内容设计与观众注意力引导，以设问或对话的形式吸引观众注意，注意观众参观的“选择性”现象与路径设计，提升观众博物馆体验的“个人化”现象与展览信息层次化设计水平等进行观众注意力引导与管理的主要策略。

摘要： 传统的电影在镜头语言上极大的体现着创作者的意志,用户的注意力被导演的意志强制的固定在画面的某个区域.VR(Virtual Reality)电影的出现颠覆了传统电影的镜头语言,观众可以自主探索电影的世界,因此导演需要把控观众注意力的方向,以此引导观影者完成电影的观看.提出在传统电影镜头语言经验的基础上结合VR电影的特点,以认知心理学中关于人的注意的研究成果为理论支持,在VR电影中导演可以通过视听、镜头、运动、角色、鸡尾酒会效应与移情心理来引导用户的注意.

摘要： 本发明公开了一种基于多头自注意力和置换注意力的相机定位方法，首先构建基于多头自注意力和置换注意力的相机定位模型；然后将建立的神经网络进行训练；最后将训练好的网络进行测试。本发明的方法使用单目图像作为输入，学习拒绝动态对象和光照条件以获得更好的性能，在室内以及室外数据集都可以高效运行；通过显著性图的可视化，我们展示了网络如何学习拒绝动态对象，从而可以进行准确而鲁棒的相机位姿估计，该模型不需要额外的手工几何损失函数即可进行端到端的训练。

摘要： 本发明实施例提供了一种基于注意力集中程度构建环境空间和训练注意力的方法，对某一预设类别的群体，从群体中选取用于分析在不同环境因素下个体注意力集中程度的个体样本。通过对个体样本在不同测试环境空间下测量的生物信息确定个体样本在不同测试环境空间下的注意力集中程度，得到有利于个体呈现较高注意力集中程度的目标测试环境空间，根据目标测试环境空间包含的环境因素构建预设类别的群体对应的环境空间。环境空间的构建考虑到了环境因素对注意力集中程度的影响，使得该预设类别的群体处于该环境空间时容易以较高的注意力集中状态处理工作和学习，提高效率。

摘要： 一种基于卷积神经网络、注意力机制及自注意力变换器的视觉描述方法。涉及图像处理、计算机视觉及自然语言处理等领域，本方法研究基于跨场景的图像描述方法中文本语意连续性交较差，场景描述精度较低的问题以及该方法在视觉描述中的应用。本方法提出了一个高效的图像特征注意力网络，即AMNet，直接使用ResNet作为骨干网，使用其全连接层特征。对于图像特征应用了我们的图像特征注意力结构，通过将图像特征拆分为16个子特征，使用改进的循环神经网络在提高精度的同时保留有效前序特征，以解决语意连续性交较差，场景描述精度较低的问题。

摘要： 本发明公开了一种联合反射注意力和自注意力机制的道路水体检测方法，包括：利用可见光相机采集道路水体图像并标注；构建本文所述的网络模型，并使用训练图像和标注数据对网络进行训练；将待检测的图像缩放至指定尺寸，输入训练好的网络，获得用以表示水体区域和非水体区域的二值图像。本发明能够利用可见光相机采集的路面图像高效地进行水体检测，检测结果的较为精细并且在各项指标上都有良好的表现，适用于无人车上的地表分类相关任务。

摘要： 注意力判定装置(100)具有图像处理部(20)、瞳孔距离计算部(30)、斜位检测部(40)和注意力判定部(50)。图像处理部(20)输出第1基准坐标、第2基准坐标、第1瞳孔坐标和第2瞳孔坐标。瞳孔距离计算部(30)计算第1瞳孔坐标相对于第1基准坐标的至少1个位置分量和第2瞳孔坐标相对于第2基准坐标的至少1个位置分量。斜位检测部(40)输出表示第1眼球(S1)和第2眼球(S2)的状态的斜位检测结果。注意力判定部(50)根据斜位检测结果判定人(H)的注意力。

摘要： 本发明公开了一种基于多头自注意力和置换注意力的相机定位方法，首先构建基于多头自注意力和置换注意力的相机定位模型；然后将建立的神经网络进行训练；最后将训练好的网络进行测试。本发明的方法使用单目图像作为输入，学习拒绝动态对象和光照条件以获得更好的性能，在室内以及室外数据集都可以高效运行；通过显著性图的可视化，我们展示了网络如何学习拒绝动态对象，从而可以进行准确而鲁棒的相机位姿估计，该模型不需要额外的手工几何损失函数即可进行端到端的训练。

摘要： 本发明实施方式提出一种注意力机制的激活函数加速方法、装置和注意力机制电路。方法包括：输入第一向量和包含多个第二向量的第一向量组；基于注意力机制，确定所述第一向量对所述第一向量组中的每个第二向量的注意力分数；对所述注意力分数施加激活函数，所述激活函数适配于将所述注意力分数中的负值转变为零且正值保持为正数；基于预定的缩放因子，对施加所述激活函数的注意力分数进行缩放；输出所述缩放后的注意力分数。本发明实施方式不再采用Softmax计算注意力机制的激活函数，规避了以自然底数e为底数的、注意力分数为指数的幂运算，提高了注意力机制的运算速度，尤其适用于以硬件方式实现注意力机制。

摘要： 本发明公开了一种基于通道注意力的空间注意力计算方法，涉及深度卷积神经网络技术领域，设计通道注意力模块前向推导出通道注意力图和通道细化特征图。本发明根据通道注意力图，双分支空间注意力模块将通道细化特征图的通道分组，分为重要通道和次重要通道。这使得空间注意力和通道注意力有机地联系起来。接着将分好的通道组进行一系列的非线性操作，进而获得一个二维空间注意力图。本发明使得空间注意力和通道注意力紧密有机的联系起来，便于嵌入到目前任意主流的深度卷积神经网络中，提升网络模型的性能表现。

摘要： 本发明涉及一种联合通道空间注意力的全局自注意力目标检测方法，包括下列步骤：提取特征图像F；设计联合通道空间注意力的全局自注意力模块，利用Key，Query，Value这三条支路进一步提取特征，设输入联合通道空间注意力的全局自注意力模块的特征图像F，将联合通道空间注意力的全局自注意力模块分为三条支路；将Key支路和Query支路做矩阵乘法操作后利用softmax进行归一化操作获取协方差矩阵，将获得的协方差矩阵和Value支路做矩阵乘法操作得到增强后的特征图像F’，来实现全局相关信息对输入特征图像的增强，同时将特征图像F和增强后的特征图像F’相加作为残差结构来避免网络退化，由此得到最终生成的通道空间自注意力特征。

摘要： 本发明公开了一种基于双注意力擦除和注意力信息聚合的弱监督目标检测方法，首先提取图像特征，同时采用选择性搜索算法对原始图像提取目标候选区域；将获取的特征送入到注意力信息聚合网络中，提取目标特征通道的全局和局部信息，并为不同的目标构建空间信息以增强特征图送入到双注意力擦除网络中，擦除其显著性局部前景注意力区域并同时擦除背景注意力区域，同时进行Sigmoid函数操作来生成增强图；将最终的特征图的卷积特征和候选区域输入到空间金字塔池化层，再输入两层串联的全连接层，输出得到每个候选框的特征向量，然后将其送入到多示例分支、优化分支和蒸馏分支中优化检测结果。本发明可解决弱监督场景下目标显著性区域突出问题，提高检测精度。