или что вы имеете ввиду? чёрно-белость картинки суть есть результат работы функции, определяющую силу восприятия данного сегмента относительно соседних, попадающих в зону острого воспритятия.
Т.е. тут учитывается и освещённость и цвет пикселов. Моделирование соответствует 11' монитору с разрешением 1350 на 768 и расстоянием до глаз около 60 сантиметров при нормальном зрении. Т.е. моему ноутбуку.
Маркеры лиц и текста определяются — habrahabr.ru/blogs/java/60782/ А для остального — а зачем там ии, если можно обойтись ручным расставлением маркеров?
Задача модели не заменить ай-трекинг, а дать инструмент для анализа композиционных решений того же сайта:
Или решить не менее интересную задачу: есть ряд однородных элементов на картинке (слов в тексте, как, например, облако тегов), нужно выделить те, которые наиболее заметны глазу и те, что постоянно будут ускользать из области внимания
насчет завала в левы угол — у меня так раз было при недостаточной точности используемого типа переменных при вычислениях. Поменял float на double и заработало. Вдруг поможет :)
Там другой алгоритм. Он анализирует неоднородности в поле зрения и исходя из этого строит тепловую карту и уже по ней строит диаграмму.
У меня же алгоритм смотрит структуру картинки и конечным результатом является векторная карта вероятностных распределений взгляда из каждой значимой точки, а не тепловая карта.
Отличия алгоритма в том, что мой позволяет определить самое незаметное место на картинке :)
в каком смысле «общедоступным»? Если имеется сырцов под GPL или BSDL, то в ближайший год — вряд ли. Если имеется ввиду публичный сервис по принципу загрузил картинку/получил диаграмму — то я как раз работаю над этим.
Нормализация картинки под восприятие