基于认知分层的图像复杂度研究

发布时间：2017-10-04 11:16

  本文关键词：基于认知分层的图像复杂度研究

  更多相关文章： 图像复杂度 认知分层 人机交互 图像属性 映射方法

【摘要】：为揭示图像属性与图像复杂度之间的编码规律,从认知分层角度对图像复杂度进行了研究.基于由浅入深的认知加工次序,将图像复杂度分为呈现复杂度(CP)、语义复杂度(CS)和记忆复杂度(CM),分别对应图像的视觉属性、语义属性和解码属性,并建立复杂度分层映射模型.以地铁交通图为例,提取图像中3种复杂度后按低、中、高水平重新编码,并结合眼动追踪技术进行了视觉搜索实验.实验结果表明:高记忆复杂度编码的反应时最短,对认知绩效的影响最大;高语义复杂度编码易造成视觉干扰,需结合高记忆复杂度来提高认知绩效;高呈现复杂度编码能有效降低被试的认知负荷,提高搜索效率.实验结果证实了图像复杂度分层的合理性,为信息化图像的复杂度设计提供了参考.
【作者单位】： 东南大学机械工程学院;
【关键词】： 图像复杂度 认知分层 人机交互 图像属性 映射方法
【基金】：国家自然科学基金资助项目(71471037,71271053) 江苏省普通高校研究生科研创新计划资助项目(KYLX15-0062)
【分类号】：TP391.41
【正文快照】： 随着近年来多媒体与网络技术的迅速发展,复杂度在信息理论、计算机科学和心理学等许多研究领域已成为一个备受关注的研究热点.图像复杂度不仅是对图像中内在价值信息的复杂程度的描述,也包含了呈现形式和内容数量的复杂程度.在人机交互过程中,用户对于信息的感知分层是大脑信

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本文编号：970345