Vous êtes ici

Influence de l’attention esthétique sur l’attention visuelle : caractérisation et modélisation (Priorité 1)

Equipe et encadrants
Département / Equipe: 
Site Web Equipe: 
http://people.irisa.fr/Olivier.Le_Meur/
Directeur de thèse
Olivier LE MEUR
Co-directeur(s), co-encadrant(s)
Rémi COZOT
Contact(s)
Sujet de thèse
Descriptif

Notre environnement visuel contient de nombreuses informations qu’il nous est pas possible de traiter simultanément. Pour pallier le fait que l’humain a des ressources cognitives limitée, un mécanisme, appelé attention visuelle, permet de sélectionner et de traiter en priorité certains éléments de la scène en dirigeant notre regard sur des zones particulières. L’attention visuelle est constituée de deux types de traitement : un traitement ascendant et un traitement descendant. Le premier est automatique et inconscient ; il dépend fortement de la saillance visuelle, phénomène lié au contraste d’un élément avec son environnement. Le traitement descendant, quant à lui, est un traitement lent, conscient , dépendant fortement de l’observateur et de la tâche à accomplir. Ce traitement peut fortement influencer la façon dont on regarde une scène [1-3].

L’objectif de la thèse est d’étudier l’influence de la saillance esthétique sur le déploiement de notre attention. La saillance esthétique est générée par le créateur à partir d’un certain nombre de modalités visuelles comme la profondeur de champ, composition de la scène et ambiance lumineuse [4]. Pour déterminer les facteurs esthétiques modulant le traitement ascendant, on se propose de mener des expérimentations oculométriques sur des images de synthèse de scènes 3D ainsi que sur des œuvres artistiques réelles (peinture, film…) . L’intérêt des images synthèses est de contrôler l’ensemble des paramètres de mise en scène.

Le but de cette thèse est de répondre aux problèmes suivants :

  1. Déterminer les facteurs esthétiques influençant l’attention visuelle
  2. Prendre en compte la saillance esthétique dans les modèles computationnelles  d’attention visuelle [5]

Outre ces deux aspects, il sera envisagé de

  1. Déterminer la signature visuelle des artistes (peintre célèbre, photographe célèbre…) à partir des données oculaires de l’observateur
  2. Prédire l’esthétique d’une scène visuelle [6]
  3. Reproduire la mise en scène d’un artiste

Cette thèse s'inscrit dans un contexte pluridisciplinaire mêlant modélisation computationnelle et science cognitives.

Bibliographie

[1] Koch, C., & Ullman, S. (1987). Shifts in selective visual attention: towards the underlying neural circuitry. In Matters of intelligence (pp. 115-141). Springer Netherlands.
[2] Treisman, A. M., & Gelade, G. (1980). A feature-integration theory of attention. Cognitive psychology, 12(1), 97-136.
[3] Itti, L., & Koch, C. (2001). Computational modelling of visual attention. Nature reviews neuroscience, 2(3), 194-203.
[4] Machado, P., & Cardoso, A. (1998, November). Computing aesthetics. In Brazilian Symposium on Artificial Intelligence (pp. 219-228). Springer Berlin Heidelberg.
[5] Le Meur, O., & Liu, Z. (2015). Saccadic model of eye movements for free-viewing condition. Vision research, 116, 152-164.
[6] Dhar, S., Ordonez, V., & Berg, T. L. (2011, June). High level describable attributes for predicting aesthetics and interestingness. In Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 2011 IEEE Conference on (pp. 1657-1664). IEEE.

Début des travaux: 
Septembre 2017
Mots clés: 
saillance visuelle, saillance esthétique, chemin visuel
Lieu: 
IRISA - Campus universitaire de Beaulieu, Rennes