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시각 검색은 인간과 동물에게 중요한 작업이며, 공간적 시각, 주의, 안구 운동 제어에서 기억, 의사결정, 보상에 이르기까지 능동적 시각과 인지의 많은 주제를 연구하는 데 공통적이고 중요한 도구가 되었습니다. 시각 검색은 인간에게 종종 수월하게 보이지만, 기계에서 인간의 시각 검색 능력을 재현하는 것은 컴퓨터 과학자와 엔지니어에게 엄청난 도전을 의미합니다. 성공적인 검색을 보장하는 두뇌의 계산은 무엇인가요? 이 리뷰 기사는 다양한 하위 분야에서의 노력에 의존하고, 두뇌가 시각 검색을 최적화하는 데 사용하는 메커니즘과 전략에 대해 논의합니다: 심리물리학적 증거, 그들의 신경적 상관관계, 그리고 알려지지 않은 경우 신경 계산의 가능한 위치. 메커니즘과 전략에는 목표, 방해 요소, 배경 통계적 특성, 위치 확률, 맥락적 단서, 장면 맥락, 보상, 목표 유행성, 그리고 주목성, 검색 템플릿의 중심-주변 조직, 눈 움직임 계획의 역할에 대한 지식 사용이 포함됩니다. 나는 검색 중의 은밀한 주의 및 눈 움직임에 대한 고전 및 현대 이론의 개요를 제공하여 그들의 차이점과 유사점을 설명합니다. 독자가 실험실 발견을 실제 작업에 연결할 수 있도록, 이 글에는 방사선 전문의, 어부 및 위성 이미지 분석가라는 세 명의 전문가 검색자와의 인터뷰가 포함되어 있습니다.
미겔 P. 에크스타인이 이 질문을 연구했습니다.