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La détection des caractéristiques saillantes d'une vidéo a un large éventail d'applications. Le suivi du regard permet de mettre en évidence les éléments importants et intéressants d'une vidéo. Ces données peuvent être utilisées pour améliorer les publicités et les rendre plus efficaces. La détection du regard donne une estimation des points sur lesquels les spectateurs se sont le plus concentrés. Plus l'espace d'échantillonnage des données est grand, meilleure est l'estimation générique des points importants. Ces données sont ensuite analysées par différents algorithmes afin d'obtenir une…mehr

Produktbeschreibung
La détection des caractéristiques saillantes d'une vidéo a un large éventail d'applications. Le suivi du regard permet de mettre en évidence les éléments importants et intéressants d'une vidéo. Ces données peuvent être utilisées pour améliorer les publicités et les rendre plus efficaces. La détection du regard donne une estimation des points sur lesquels les spectateurs se sont le plus concentrés. Plus l'espace d'échantillonnage des données est grand, meilleure est l'estimation générique des points importants. Ces données sont ensuite analysées par différents algorithmes afin d'obtenir une meilleure précision. Ces algorithmes testent également la validité des données ou si les points de données collectés sont suffisants. Chaque algorithme utilisé manipule les données d'une manière différente afin d'obtenir une couverture maximale de tous les aspects possibles. Enfin, le résultat obtenu est une petite région de l'image qui capte le maximum d'attention du spectateur.
Autorenporträt
Todos los autores son licenciados en Ingeniería Eléctrica por la SEECS, NUST, Islamabad. El Sr. Inam es consultor en el sector de las tecnologías de la información. Solaija es investigador científico especializado en procesamiento digital de señales. Faraz es desarrollador de software en una empresa de productos de computación en nube de Silicon Valley.