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摘要
本发明提供了一种基于机器学习的扫视路径预测方法和装置,涉及计算机技术领域,所述方法包括：通过获得待处理图像数据集,其中所述图像数据集中的每个图像信息均具有对应真值信息；根据所述真值信息,制作所述图像数据集的训练样本；根据所述图像信息,获得所述图像信息的图像特征表示信息；根据所述图像特征表示信息和所述眼动数据样本,构建并训练LSTM网络；根据所述LSTM网络,预测扫描路径。解决了现有技术中预测注视点过于依赖静态显著性图的问题,以及自然场景图片中预测扫视路径存在不足的技术问题,达到了消除模型对显著性图的依赖,并且考虑到了注视点之间的时序性,在多个公共的数据集上取得很好的技术效果。
- 单位
