Matlab Psytoolbox（脑与认知神经科学）

视错觉举例
实验设计一
实验设计二
实验设计三
实验设计四

文章目录

Matlab Psytoolbox（脑与认知神经科学）
前言
- 1.题目
- 2.截图
- 3.评估结果
- 4.代码修改
总结

前言

脑与认知神经科学Matlab认知科学显著性检测（注意力预测）

1.题目

运行MIT/Tuebingen Saliency Benchmark（网站：https://saliency.tuebingen.ai/）上的代码，自己找图片，显示运行结果，了解显著性检测相关知识

2.截图

进入网站之后，点击results，里面有很多模型可供选择

我选取的是RARE2012和Context-Aware Saliency两个模型，作为注意力预测对比。点击名字，进入链接，二者界面分别为
RARE2012，点击下面圈红区域可以下载论文以及源码
Context-Aware Saliency，该界面也是下面有论文和下载源码链接，点击即可

我执行代码时的原图为这六张

运行结果分别为
RARE2012

Context-Aware Saliency

二者均为matlab运行，RARE2020执行时间大致10s以内，结果比较粗糙，而Context-Aware Saliency执行时间为几十秒不等，预测区域比较符合人的感知。

3.评估结果

由于网页提供python的评估代码有很多bug，本人不建议使用那个评估代码，可以去github自行寻找评估代码。或者直接使用现有的评估数据。

以下详细解释了不同指标的含义：
AUC：这是ROC曲线下面积的一个版本。显著性映射被当作二值分类器来区分不同阈值下的正样本和负样本。
sAUC：Shuffled AUC是面积下ROC曲线测量的一种版本。显著性映射被当作二值分类器来区分不同阈值下的正样本和负样本。
NSS：The normalized scanpath saliency，测量归一化显著性图(零均值，单位方差)固定位置的平均显著性值。
CC：The correlation coefficient，是模型显著性图与经验显著性图之间的线性相关系数，该显著性图由注视位置与高斯核进行卷积得到。
KLDiv：Kullback-Leibler divergence，将模型显著性图和经验显著性图归一化，用总和除以密度，然后计算这两个分布之间的Kullback-Leibler散度。
SIM：Similarity，这种相似性度量也称为直方图交集，当被视为分布时，它度量两个不同显著图之间的相似性。它的计算方法是，首先将模型的显著性映射和经验显著性映射归一化，将其除以总和，然后将两个分布的像素级最小值相加。

RARE2012

Context-Aware Saliency

4.代码修改

由于源代码并不能一次执行多张图片，我稍作修改，使其可以一次运行显示六张图片的结果
（注意修改图片名称）

RARE2012的example.m执行文件


I=cell(6);
R=cell(6);
I{1} = im2double(imread('images/1.jpeg'));
I{2} = im2double(imread('images/2.jpeg'));
I{3} = im2double(imread('images/3.jpeg'));
I{4} = im2double(imread('images/4.jpeg'));
I{5} = im2double(imread('images/5.jpeg'));
I{6} = im2double(imread('images/6.jpeg'));R{1} = Rare2007(I{1});
R{2} = Rare2007(I{2});
R{3} = Rare2007(I{3});
R{4} = Rare2007(I{4});
R{5} = Rare2007(I{5});
R{6} = Rare2007(I{6});
N = length(R);for i=1:Nfigure(i); clf;subplot(1,2,1); imshow(I{i});  title('Initial image')subplot(1,2,2); imshow(R{i}); title('Raw saliency map')
end

Context-Aware Saliency的run_saliency.m执行文件

%% A script for running saliency computation
clear all;
close all;%% load parameters and imagesfile_names{1} = '1.jpeg';
file_names{2} = '2.jpeg';
file_names{3} = '3.jpeg';
file_names{4} = '4.jpeg';
file_names{5} = '5.jpeg';
file_names{6} = '6.jpeg';
MOV = saliency(file_names);%% display results
N = length(MOV);
for i=1:Nfigure(i); clf;subplot(1,2,1); imshow(MOV{i}.Irgb); title('Input','fontsize',16);subplot(1,2,2); imshow(MOV{i}.SaliencyMap); title('Saliency map','fontsize',16);
end

总结

通过方法二和方法一的对比，我们可以从视觉上感受到方法二的模型要好于方法一，方法一二的运行代码后展现出来的图片都有有边缘检测算法，方法一从事物的轮廓开始，强调了主体部分，但是白色部分过多，无法突出注意力集中在哪一部分。相对而言执行方法二代码后的图片就可以清楚看出注意力集中区域，忽略了部分，注重整体，防止主体部分被局部干扰，防止重要区域被扭曲，标记区域更加接近人的注意区域。当然，方法二执行代码也需要花费更久的时间。
方法二运行时间：六张图片中四张图片平均耗时30s左右，只有图二图三例外，经观察分析，图二图三为动画图片，色彩鲜艳，光晕过多，个人认为是这些方面导致代码执行时间很长，图二耗时40-50s，图三耗时75s左右。
方法一运行时间：10s之内显示出六张图片运行结果。

非常感谢您的观看，已将该内容完整上传，此外本人主页还有python人工智能，单片机等文章，欢迎您观看

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