본 논문에서는 로봇이 태스크와 관련된 부분에 시각 집중을 하도록 하기 위해서 기존의 상향식 주목 알고리즘을 확장한 질의 기반 시각 집중 알고리즘을 제안한다. 질의 기반 시각 집중 알고리즘은 로봇이 수행 할 태스크와 관련한 물체를 질의하면 그 물체의 속성을 분석하여 여러 종류의 도드라짐(Conspicuity) 영상 지도에 적용될 가중치 값을 작성한다. 그리고 가중치를 이용하여 도드라짐 영상 지도를을 합성한 Saliency 영상 지도를 작성하여 기존의 주목 알고리즘과 비교 평가를 수행하였다. 여기서는 일예로서 질의 물체의 속성을 색으로 사용하였다.
In this paper, we propose a query-based visual attention algorithm for effective object finding of a vision-based mobile robot. This algorithm is developed by extending conventional bottom-up visual attention algorithms. In our proposed algorithm various conspicuity maps are merged to make a saliency map, where weighting values are determined by query-dependent object properties. The saliency map is then used to find possible attentive location of queried object. To show the validities of our proposed algorithm, several objects are employed to compare performances of our proposed algorithm with those of conventional bottom-up approaches. Here, as one of exemplar query-dependent object property, color property is used.
