Effiziente Datenflussmodellierung der peripheren Kodierung im menschlichen Sehsystem
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Venue
ACM Transactions on Applied Perception
Abstract
Die Computergrafik zielt darauf ab, ansprechende Bilder zu liefern, die innerhalb eines begrenzten Rechenbudgets generiert werden, auf ein bestimmtes Anzeigegerät ausgerichtet sind und letztlich von einem einzelnen Benutzer betrachtet werden. Die foveale Natur des menschlichen Sehvermögens bietet die Möglichkeit, Rechenleistung und Komprimierung effizient auf geeignete Bereiche des Gesichtsfeldes des Betrachters zu verteilen, was angesichts des Aufkommens von Anzeigegeräten mit hoher Auflösung und großem Sichtfeld von besonderer Bedeutung ist. Während Variationen der Sehschärfe und Kontrastempfindlichkeit über das Gesichtsfeld hinweg bereits gut untersucht und modelliert wurden, betrifft eine folgenreichere Variation die Verschlechterung des peripheren Sehens angesichts von Unordnung, bekannt als Crowding. Das Verständnis des peripheren Crowding hat in den letzten Jahren sowohl in Bezug auf die Phänomenologie als auch auf die Modellierung große Fortschritte gemacht. Die genaue Nutzung dieses Wissens ist für viele Anwendungen entscheidend, da das periphere Sehen einen Großteil der Pixel im Bild abdeckt. Wir entwickeln computergestützte Modelle für das periphere Sehen weiter, die auf den späteren Einsatz in der Computergrafik abzielen. Insbesondere haben Forscher kürzlich leistungsstarke Modelle für peripheres Crowding entwickelt, sogenannte „Pooling“-Modelle, die zwar ein breites Spektrum an Phänomenen vorhersagen, jedoch rechnerisch ineffizient sind. Wir formulieren das Problem als Datenflussberechnung neu, was eine schnellere Verarbeitung und die Bearbeitung größerer Bilder ermöglicht. Darüber hinaus berücksichtigen wir die explizite Kodierung von „End-Stopped“-Merkmalen im Bild, die in früheren Methoden fehlte. Wir evaluieren unser Modell im Kontext der Wahrnehmung von Texturen im peripheren Sehfeld, einschließlich eines neuartigen Textur-Datensatzes und aktualisierter Texturdeskriptoren. Unser verbessertes rechnerisches Rahmenwerk könnte die Entwicklung und das Testen komplexerer, vollständigerer Modelle in robusteren und realistischeren Umgebungen, die für die Computergrafik relevant sind, vereinfachen.
