@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00185451,
 author = {足立, 翔一 and 白岩, 史 and 李, 仕剛 and Shoichi, Adachi and Aya, Shiraiwa and Shigang, Li},
 issue = {12},
 month = {Jan},
 note = {ヒトは，複雑な景色をリアルタイムに解析出来る能力を持っていることが知られている．この能力を基にして目立ちやすさ （顕著度） を可視化した顕著性マップが提案されている．近年，この顕著性マップを利用した研究が盛んに行われている．本研究では，色や形などから判定するボトムアップの要因を用いた顕著性マップと，深層学習などで判定するトップダウンの要因を用いた顕著性マップで自動車運転時のヒトの注意の解析を行った．さらに，主観的評価と客観的評価を用いて，注意解析に対する要因別での顕著性マップを比較評価した．, It is known that humans possess the ability to analyze complex scenes in real time. Based on this ability, saliency maps have been proposed that visualize the saliency of such scenes. In recent years, research using saliency maps has been actively conducted. In this study, we analyze the attention of humans while driving a car with a saliency map, using bottom-up factors for differentiating among colors and shapes, and top-down factors determined by deep learning. Furthermore, both subjective and objective evaluations are conducted to compare and evaluate the saliency maps in terms of each factor for attention analysis.},
 title = {トップダウン要因とボトムアップ要因を用いた顕著性マップにおける比較評価},
 year = {2018}
}