[Submitted on 30 Aug 2024 (v1), last revised 30 Jul 2026 (this version, v2)]

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Abstract:當攝影師或媒體專業人員構圖時，會刻意決定要將哪些元素置於前景、哪些置於背景，以塑造觀眾對視覺內容的解讀。然而，大多數影像分析的量化方法忽略此結構，將偵測到的物件視為同等重要。我們提出一套衡量「物件顯著性」（object prominence）——即影像中物件的相對顯著度——的框架，使計算機影像分析能留意策展人刻意植入影像的構圖強調。引用認知心理學與電腦視覺研究，我們概述三種估計物件顯著性的方法：大小與置中程度、推斷深度，以及顯著性圖。我們透過一項預先註冊的眼動追蹤研究，驗證策展人構成的顯著性確實能顯著改變人類視覺注意力，並進一步應用此框架於兩項研究。首先，我們展示如何依據顯著性加權特徵，以提升美國報紙影像的無監督意識形態尺度分析。其次，我們檢視 2016 年與 2020 年美國總統競選廣告中的性別視覺顯著性，發現共和黨候選人將女性呈現得不如民主黨候選人顯著。我們的框架讓研究者能在分析影像資料的同時，兼顧其傳播結構與意圖。

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From: Andreas Küpfer [view email]
[v1] Fri, 30 Aug 2024 19:05:28 UTC (4,923 KB)
[v2] Thu, 30 Jul 2026 13:43:05 UTC (614 KB)