Optimización para la Creación de Mapas de Prominencia

Abstract

[ES] Este Trabajo Fin de Grado (TFG) está seccionado en dos partes principales, ambas relacionadas con la atención visual humana. La primera de ellas consiste en la creación de un nuevo set de datos el cual contiene los valores de rastreo ocular y los movimientos de la cabeza de los usuarios al visualizar videos inmersivos de 360º en un entorno de realidad virtual. La segunda parte, comprende el diseño, desarrollo, entrenamiento y evaluación de un modelo basado en aprendizaje profundo para la predicción de mapas de prominencia en tiempo real utilizando redes neuronales convolucionales.

[EN] This Bachelor Thesis is divided in two main parts, both related with human visual attention. The first of them consists in the creation of new dataset which contains eye-tracking and head-position data of the users visualizing 360º immersive videos in a virtual reality environment. The second part comprises the design, development, training and testing of a model based on deep learning for the prediction of saliency maps in real time using Convolutional Neural Networks.