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Studienarbeit "Berechnung eines Aufmerksamkeitsmodells aus Videodaten mittels Rechteckmerkmalen"
Semesterbeschränkungen:
Prüfer: Prof. Dr. Gunther Heidemann
Betreuer: Dipl.-Inf. Dr. Benjamin Höferlin
Beschreibung:

Ziel
Im Rahmen dieser Studienarbeit soll ein Verfahren zur Schätzung des menschlichen Aufmerksamkeitsfokus in Videos erarbeitet werden. Dazu soll ein Modell der Aufmerksamkeitsverteilung auf Basis von Rechteckmerkmalen aufgestellt und anhand von Eye-Tracker-Daten trainiert werden.

Aufgabenstellung
Eine Schätzung des menschlichen Aufmerksamkeitsfokus in Videos kann dazu verwendet werden, wichtige aber unbeachtete Bereiche in Videodaten zu erkennen und gegebenenfalls hervorzuheben. Um ein realistisches Modell des menschlichen Aufmerksamkeitsfokus zu erlernen, sollen die Fixationspunkte und Augenbewegungen in Videodaten mithilfe eines Eye-Trackers ermittelt werden und als Trainingsgrundlage des Modells verwendet werden. Das spatio-temporale Modell soll, unter Berücksichtigung bereits existierender Verfahren, auf Basis von Rechteckmerkmalen aufgebaut werden, da sich diese in Echtzeit berechnen lassen. Somit kann eine Vorhersage des Aufmerksamkeitsfokus ebenfalls in Echtzeit gegeben werden. Der Einsatz von Rechteckmerkmalen erfordert einen effizienten Lernalgorithmus um die große Menge an schwachen Klassifikatoren (Merkmal mit Schwellwert) geeignet zu einem kompakten Klassifikator mit guten Diskriminierungseigenschaften zu verbinden. Der Klassifikator, sowie die Wahl der Merkmale soll schließlich durch eine ausführliche Evaluation anhand eines Eye-Tracker-Testdatensatzes gerechtfertigt werden.
Die Studienarbeit gliedert sich in folgende Teilaufgaben:

  • Literaturrecherche
  • Aufbau eines Trainings- und Testdatensatz mithilfe eines Eye-Trackers
  • Erarbeitung geeigneter Rechteckmerkmale für die spatio-temporale Bewertung der Aufmerksamkeit
  • Aufbau eines heuristischen Modells der Aufmerksamkeit auf Basis von Merkmalskombinationen
  • Modellierung der zeitlichen Zusammenhänge verschiedener Regionen
  • Gegebenenfalls objekt-basierte Modellierung der Aufmerksamkeit
  • Evaluation des Aufmerksamkeitsmodells mithilfe der Testdaten
  • Zusammenfassung aller Ergebnisse in einem Bericht
Zustand: Abgeschlossen
Bilder:
Student:

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