本文關(guān)鍵詞：基于認知分層的圖像復雜度研究

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【摘要】：為揭示圖像屬性與圖像復雜度之間的編碼規(guī)律,從認知分層角度對圖像復雜度進行了研究.基于由淺入深的認知加工次序,將圖像復雜度分為呈現(xiàn)復雜度(CP)、語義復雜度(CS)和記憶復雜度(CM),分別對應圖像的視覺屬性、語義屬性和解碼屬性,并建立復雜度分層映射模型.以地鐵交通圖為例,提取圖像中3種復雜度后按低、中、高水平重新編碼,并結(jié)合眼動追蹤技術(shù)進行了視覺搜索實驗.實驗結(jié)果表明:高記憶復雜度編碼的反應時最短,對認知績效的影響最大;高語義復雜度編碼易造成視覺干擾,需結(jié)合高記憶復雜度來提高認知績效;高呈現(xiàn)復雜度編碼能有效降低被試的認知負荷,提高搜索效率.實驗結(jié)果證實了圖像復雜度分層的合理性,為信息化圖像的復雜度設計提供了參考.
【作者單位】： 東南大學機械工程學院;
【關(guān)鍵詞】： 圖像復雜度 認知分層 人機交互 圖像屬性 映射方法
【基金】：國家自然科學基金資助項目(71471037,71271053) 江蘇省普通高校研究生科研創(chuàng)新計劃資助項目(KYLX15-0062)
【分類號】：TP391.41
【正文快照】： 隨著近年來多媒體與網(wǎng)絡技術(shù)的迅速發(fā)展,復雜度在信息理論、計算機科學和心理學等許多研究領(lǐng)域已成為一個備受關(guān)注的研究熱點.圖像復雜度不僅是對圖像中內(nèi)在價值信息的復雜程度的描述,也包含了呈現(xiàn)形式和內(nèi)容數(shù)量的復雜程度.在人機交互過程中,用戶對于信息的感知分層是大腦信

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本文編號：970345