具体描述
Although William James declared in 1890, "Everyone knows what attention is," today there are many different and sometimes opposing views on the subject. This fragmented theoretical landscape may be because most of the theories and models of attention offer explanations in natural language or in a pictorial manner rather than providing a quantitative and unambiguous statement of the theory. They focus on the manifestations of attention instead of its rationale. In this book, John Tsotsos develops a formal model of visual attention with the goal of providing a theoretical explanation for why humans (and animals) must have the capacity to attend. He takes a unique approach to the theory, using the full breadth of the language of computation--rather than simply the language of mathematics--as the formal means of description. The result, the Selective Tuning model of vision and attention, explains attentive behavior in humans and provides a foundation for building computer systems that see with human-like characteristics. The overarching conclusion is that human vision is based on a general purpose processor that can be dynamically tuned to the task and the scene viewed on a moment-by-moment basis. Tsotsos offers a comprehensive, up-to-date overview of attention theories and models and a full description of the Selective Tuning model, confining the formal elements to two chapters and two appendixes. The text is accompanied by more than 100 illustrations in black and white and color; additional color illustrations and movies are available on the book's Web site
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用户评价
作为一名艺术史研究者，我常常思考作品中的构图、色彩和细节是如何引导观众的目光，进而影响他们对作品的理解和情感体验的。 《A Computational Perspective on Visual Attention》这本书，虽然标题带有浓厚的科学色彩，却意外地为我打开了新的艺术鉴赏之门。书中关于“显著性”（saliency）的计算模型，解释了为何某些视觉元素（如高对比度的色彩、独特的形状、运动物体）能够自然地吸引我们的注意力，这与艺术作品中强调的视觉焦点和引导线不谋而合。 我尤其对书中关于“全局注意”与“局部注意”相互作用的描述感到新奇。它让我意识到，艺术作品并非仅仅是被动地呈现信息，而是主动地通过精巧的设计，利用人类视觉注意力的内在机制，来构建观赏者的体验。 比如，画家如何通过色彩的对比和分布来制造视觉的张力，引导观众的视线在作品的不同部分游走，最终完成一次完整的视觉叙事。这本书虽然没有直接讨论艺术作品，但其背后的计算原理，为我理解艺术创作中的视觉引导提供了科学的解释，也让我对“看”这件事有了更深层次的思考。
评分这本书《A Computational Perspective on Visual Attention》对我这样一位对“学习”和“智能”充满热情的人来说，无疑是一次宝贵的学习经历。我一直着迷于人工智能是如何模仿人类学习能力的，而视觉注意力机制正是人类学习和理解世界的重要一环。这本书以计算的视角，将人类在感知信息时如何进行选择和聚焦的内在机制，进行了一个非常精细和系统化的阐述。我从中了解到，所谓的“注意力”并非仅仅是被动地接收信息，而是一种主动的、目标导向的过程。书中提出的不同计算模型，例如基于规则的模型、基于数据驱动的模型，以及它们在模拟人类视觉搜索、目标识别等任务中的应用，都让我看到了将复杂生物现象转化为可执行算法的巨大潜力。特别是我对书中关于“上下文信息”如何影响注意力的讨论，让我意识到，我们不仅仅是在“看”画面本身，更是在结合我们已有的知识和经验来理解它。这对于开发更具理解能力的人工智能系统，具有重要的参考价值。
评分《A Computational Perspective on Visual Attention》这本书，对我这个长期以来从事软件开发，并且对图形学和图像处理有着浓厚兴趣的从业者来说，是一次非常及时的学习。我一直想更深入地理解，为何有些图像或视频能够瞬间抓住用户的眼球，而有些则容易被忽略。这本书以计算的视角，深入剖析了人类视觉注意力机制的内在原理，并展示了如何将这些原理转化为可实现的算法。我从书中了解到，视觉注意力并非仅仅是图像本身的属性，而是人与图像交互的结果。书中对“显著性地图”（saliency map）的详细介绍，以及如何通过不同的算法（如基于低级特征的显著性模型，以及考虑了更高层语义信息的模型）来生成这样的地图，让我对图像内容的重要性排序有了更清晰的认识。这对于我未来在图像检索、视频分析、甚至是游戏开发中，如何有效地呈现视觉信息，引导用户行为，都有着重要的指导意义。这本书将抽象的认知概念与具体的编程实现联系起来，让我看到了理论研究的实际应用价值。
评分我是一名退休的工程师，出于对事物运作原理的好奇，我一直有阅读各类书籍的习惯。 《A Computational Perspective on Visual Attention》这本书，虽然涉及的领域对我来说比较陌生，但其清晰的逻辑和严谨的论证，让我感到非常着迷。 我从书中了解到，我们的大脑在“看”的时候，并不是平均用力，而是会有一个“焦点”和“非焦点”区域的区别，而这个焦点是如何形成和转移的，背后有着一套精密的计算过程。 作者用了很多图示和模型来解释这些过程，比如如何根据颜色、形状、运动等视觉元素来计算“吸引力”，然后形成一个“显著性地图”，指引眼睛往哪里看。 我觉得最有趣的部分是，书里也提到了我们的“想法”和“目标”也能影响我们看东西，比如当我们想找一个红色的球时，我们就会更有可能注意到画面中的红色物体。 这让我意识到，人类的视觉注意力是如此的复杂和智能，而这本书就像一扇窗户，让我得以一窥其中的奥妙。 尽管有些数学公式对我来说有些挑战，但我依然能感受到作者想要传递的智慧，以及科学研究的严谨与魅力。
评分《A Computational Perspective on Visual Attention》这本书，在我作为一名普通读者的体验中，给我留下了深刻的印象。它并没有使用过于晦涩难懂的语言，而是以一种循序渐进的方式，将一个复杂的科学概念——视觉注意力，呈现在我眼前。我一直对人类大脑如何处理海量的信息感到好奇，尤其是在我们同时面对许多事物时，为什么总能集中注意力在某个特定对象上。这本书就像一位耐心的向导，一步步地揭示了其中的奥秘。它从最基础的视觉刺激如何吸引我们的目光讲起，例如鲜艳的颜色、突然的移动，然后逐渐深入到更复杂的层级，比如我们的目标和期望如何影响我们看到什么。我特别欣赏作者在解释各种计算模型时，所使用的比喻和类比，它们非常直观地帮助我理解了诸如“显著性地图”这样的概念，让我知道在大脑中可能存在一个“热点地图”，标记着哪些地方最有可能吸引我们的注意力。这本书让我对“看”这件事有了更深刻的认识，也对科学家们如何用如此精妙的方式来模拟人类的认知过程感到惊叹。
评分我是一名正在攻读认知科学博士的学生，而《A Computational Perspective on Visual Attention》这本书，则是我研究道路上的一块重要的基石。我一直在探索人类感知信息时，大脑是如何进行选择性处理的，以及这些选择性处理的神经机制是什么。这本书以计算模型为切入点，为我提供了一个全新的研究工具和框架。它不仅梳理了大量关于视觉注意力的心理学实验和神经科学发现，更重要的是，它展示了如何将这些发现转化为可计算、可验证的模型。例如，书中对“群体编码”（population coding）在注意力和目标选择中的作用的解释，以及如何通过概率模型来描述个体在不确定环境中做出注意决策的过程，都为我设计实验和分析数据提供了重要的理论指导。我尤其喜欢作者在讨论不同模型优劣时所展现出的批判性思维，以及对未来研究方向的展望，这让我对这个领域有了更深入的理解，也激发了我进一步探索的动力。这本书让我看到了科学研究的魅力——将复杂的生物现象，通过严谨的数学和计算语言，提炼出其内在的规律。
评分终于有幸拜读了《A Computational Perspective on Visual Attention》这本书，尽管我并非该领域的顶尖专家，但作为一名对视觉信息处理和认知科学充满好奇的读者，这本书为我打开了一个全新的视角。在我看来，作者并非仅仅罗列研究成果，而是深入浅出地构建了一个关于“视觉注意力”这个复杂概念的计算模型框架。从最基础的自下而上驱动机制，比如颜色、方向、亮度等低级特征如何捕获我们的目光，到更深层次的自上而下控制，例如我们的目标、意图和过往经验如何引导我们的注意力焦点，书中都进行了详尽的梳理和逻辑的阐述。尤其令我印象深刻的是，作者并没有将这些机制割裂开来，而是试图描绘它们之间相互作用、动态调整的复杂网络。书中提出的不同计算模型，例如基于显著性图（saliency map）的模型，以及更精细的基于强化学习或贝叶斯推理的模型，都展示了如何将人类视觉注意力的行为规律转化为可量化的算法。对于那些希望从工程或计算的角度理解人类视觉机制的读者来说，这本书无疑是一本宝贵的启蒙读物，它能帮助我们理解为什么我们在看到一幅画面时，会不自觉地被某些区域吸引，而忽略其他区域。这种理解不仅停留在现象层面，更能触及到其背后的计算原理。
评分阅读《A Computational Perspective on Visual Attention》这本书，对于我这样一个研究人机交互（HCI）的学者而言，是一次极具启发的体验。我们一直在思考如何设计出更自然、更高效的人机交互界面，而视觉注意力机制无疑是其中的核心要素。这本书不仅深入剖析了人类视觉注意力的工作原理，更重要的是，它提供了如何将这些原理转化为计算模型，并应用于界面设计的方法。我了解到，通过模拟人类的注意力焦点，我们可以更有效地引导用户的视觉路径，减少信息过载，提升用户体验。例如，书中关于“眼动追踪”（eye-tracking）与计算模型相结合的研究，让我看到了如何在实际的交互场景中，实时地捕捉用户的注意力状态，并根据用户的意图动态调整界面信息呈现的方式。此外，书中对“视觉搜索”效率的计算分析，也为我们优化信息布局、提高用户查找信息的速度提供了理论支持。这本书让我从一个全新的维度审视人机交互设计，从“用户会做什么”转向“用户会怎么看”，并最终如何利用计算的力量来优化“看”的过程。
评分《A Computational Perspective on Visual Attention》这本书，对我这个长期以来一直关注计算机视觉在现实世界中应用的工程师来说，无疑是一次智力上的盛宴。我一直对如何让机器“看懂”世界，并能像人类一样高效地感知和选择信息感到困惑。这本书提供了一个非常系统且富有洞察力的解答。它不仅仅是理论的堆砌，更重要的是，它将抽象的认知心理学概念，如“视觉搜索”、“目标导向注意”等，转化为了一套套严谨的计算模型和算法。我特别欣赏作者在介绍这些模型时，并没有止步于数学公式，而是通过生动的例子和类比，解释了这些计算模型在模拟人类视觉行为时所扮演的角色。例如，书中对不同显著性模型在图像检索、自动驾驶中的应用场景的探讨，让我看到了理论研究如何直接服务于实际工程问题。特别是关于“视觉跟踪”部分，作者解释了如何通过计算目标的特征变化和运动预测来保持对目标的持续关注，这对于开发更智能的监控系统和机器人导航至关重要。这本书让我深刻认识到，理解视觉注意力机制并非只是为了满足学术上的好奇心，更是推动人工智能向更高层次发展的关键。
评分作为一名心理学专业的学生，我对人类的认知过程一直抱有浓厚的兴趣，而《A Computational Perspective on Visual Attention》这本书，为我提供了一个全新的、跨学科的研究视角。我一直好奇，在海量的视觉信息输入中，我们的大脑是如何进行筛选和聚焦的。这本书以计算模型为载体，将心理学实验的发现和神经科学的证据进行整合，提供了一个关于视觉注意力运作机制的清晰图景。书中对于“自下而上”（bottom-up）和“自上而下”（top-down）两种注意力机制的区分和联系的论述，以及如何用计算模型来量化和预测这些机制的影响，都让我受益匪浅。我尤其喜欢作者对不同模型进行比较和评估的部分，这促使我思考，在解释复杂的认知现象时，我们应该如何权衡理论的普适性和模型的准确性。这本书不仅丰富了我的理论知识，更重要的是，它让我看到了将抽象的心理学概念转化为可操作的计算模型，从而更深入地理解人类智能的潜力。
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