情報処理学会 発表資料

2019年3月16日に福岡大学で開催された情報処理学会で発表した際に使用した資料です。
発表タイトル「ウェブページの構造と視覚的顕著性マップの組み合わせによる重要領域の確認支援手法」

Transcript

1. † †† ††† † † †† †††
2.  OUTLINE 03 04 01 02 05
3. 
4. 
5.  1 2 1 2
6.  1 2 HP HP HP
7.  METHOD HTML 1 HTML 2 3 4
8.  HTML 1 Free view Color Using the saliency map model for natural images by Itti-Koch et al. [2] Getting HTML and screenshot using Selenium WebDriver [1] . 1 Generate a saliency map from captured screenshot 2
9.  HTML 2 <div>, <h1>, <h2>, <h3>, <a>, <span>, <img> Selenium WebDriver 1
10.  3 top-left bias center bias 1 2 [3]
11. 4 1 2 10 3 
12.  20 10 / 1 表1. 提案⼿法が計算した顕著度ランキングと被験者がマークした要素の合致率 上位3位 上位5位 上位7位 上位10位 平均合致個数 1.14個/３個 1.75個/３個 2.04個/３個 2.64個/３個 合致率 38.0% 58.33% 68.0% 88.0% • 3 10
13.  20 10 / 2 • 0 1 2 3 4 5 ⾮常に認識しにくい 認識しにくい どちらでもない 認識しやすい ⾮常に認識しやすい 提案⼿法 既存の顕著性マップ 10 較
14.  20 10 / 3 • 0 2 8 0 0 2 2 6 0 2. 3. HP
15.  3 1 2
16.  • • •
17. [1] Selenium. Selenium webdriver. https://www.seleniumhq.org/projects/webdriver/. 2019 1 12 . [2] Laurent Itti, Christof Koch, and Ernst Niebur. A model of saliency-based visual attention for rapid scene analysis. IEEE Transactions on pattern analysis and machine intelligence, Vol. 20, No. 11, pp. 1254-1259, 1998. [3] Chengyao Shen and Qi Zhao. Webpage saliency. In European conference on computer vision, pp. 33-46. Springer, 2014. 
18.