On the assessment of landmark salience for human navigation

In this paper, we propose a conceptual framework for assessing the salience of landmarks for navigation. Landmark salience is derived as a result of the observer’s point of view, both physical and cognitive, the surrounding environment, and the objects contained therein. This is in contrast to the currently held view that salience is an inherent property of some spatial feature. Salience, in our approach, is expressed as a three-valued Saliency Vector. The components that determine this vector are Perceptual Salience, which defines the exogenous (or passive) potential of an object or region for acquisition of visual attention, Cognitive Salience, which is an endogenous (or active) mode of orienting attention, triggered by informative cues providing advance information about the target location, and Contextual Salience, which is tightly coupled to modality and task to be performed. This separation between voluntary and involuntary direction of visual attention in dependence of the context allows defining a framework that accounts for the interaction between observer, environment, and landmark. We identify the low-level factors that contribute to each type of salience and suggest a probabilistic approach for their integration. Finally, we discuss the implications, consider restrictions, and explore the scope of the framework

Assessing landmark salience for human navigation

Prominent spatial features play an important role for a plethora of spatially related tasks, including spatial learning, wayfinding and navigation, and the communication of route directions. Human judgment of the prominence or importance of these spatial features, for which the term landmark became popular, is typically based on subjective impressions and experience. The computational assessment of the prominence of these spatial objects is of interest to various scientific disciplines and applications, including spatially related information and navigation systems. Computational salience assessment, however, is highly challenging, as information systems need objective criteria and formalized techniques to reproduce human judgment of landmark salience. We propose a conceptual framework for assessing the salience of landmarks for navigation. Landmark salience is derived as a result of the observer's point of view, both physical and cognitive, the surrounding environment, and the objects contained therein. This is in contrast to the currently held view that salience is an inherent property of some spatial feature. Salience, in our approach, is expressed as a three-valued Saliency Vector. The components that determine this vector are Perceptual Salience, which defines the exogenous (or passive) potential of an object or region for acquisition of visual attention, Cognitive Salience, which is an endogenous (or active) mode of orienting attention, triggered by informative cues providing advance information about the target location, and Contextual Salience, which is tightly coupled to modality and task to be performed. This separation between voluntary and involuntary direction of visual attention in dependence of the context allows defining a framework that accounts for the interaction between observer, environment, and landmark. We identify the low-level factors that contribute to each type of salience and suggest a probabilistic approach for their integration. The framework serves as a bridge between findings from spatial cognition research and practical applications, and forms the basis for a computational model, which is used as test-bed for the evaluation of the concepts and methods developed within the scope of this work. The evaluation includes a comparison with human assessment of salience and provides the evidence for assessing the quality of the model. The results of this comparison suggest that the conceptual framework provides reasonably accurate assessments of saliency for perceptually distinct objects, but also identifies two major issues. The first relates to a systematic weighting issue of low-level components due to the proposed technique for the integrated saliency assessment, and the second aspect is the indication that the model lacks explanatory power due to the limited number of low- level components, in particular for cognitive components.Prominente räumliche Objekte spielen eine wichtig Rolle bei einer Vielzahl von raumbezogenen Aufgaben, wie zum Beispiel beim Erlernen der räumlichen Umgebung, bei der Wegfindung und Navigation, oder auch bei der Kommunikation von Routenbeschreibungen. Menschen beurteilen die Prominenz solcher Objekte, welche oft auch als Landmarken bezeichnet werden, aufgrund subjektiver Eindrücke und Erfahrungen. Die automatische Abschätzung dieser Prominenz mithilfe von Berechnungsmodelle und Algorithmen ist ausschlaggebend für die Entwicklung und Implementierung von Informationssystemen der nächsten Generation. Allerdings ist diese automatische Abschätzung sehr komplex und anspruchsvoll, da Informationssysteme weder subjektive Eindrücke verarbeiten noch über Erfahrungen verfügen, sondern auf formalisierte Methoden und Techniken angewiesen sind. Diese Dissertation befasst sich mit den konzeptuellen Rahmenbedingungen die zu einer akkuraten automatischen Abschätzung der Prominenz von Landmarken notwendig sind, wobei Prominenz als Salienz verstanden wird, also das Hervorspringen oder Hervorstehen eines Objekts aus einer Gruppe von Objekten. Die Salienz von räumlichen Objekten ist abgeleitet von drei zentralen Komponenten, nämlich 1) vom physischen und kognitivem Standpunkt des Beobachters, 2) von den Gegebenheiten der räumlichen Umgebung, und 3) von den einzelnen Objekten die sich im Wahrnehmungsbereich des Beobachters befinden. Die Salienz ist dementsprechend als drei-dimensionaler Vektor definiert, bestehend aus einer Wahrnehmungskomponente, einer Kognitionskomponente, und einer Kontextkomponente. Der konzeptuelle Rahmen diente dazu, Forschungsresultate aus verschiedenen wissenschaftlichen Disziplinen zu integrieren und ein Berechnungsmodel und Prototyp zu erstellen, welches als Testumgebung für die Evaluierung der angewandten Konzepte und Methoden, sowie für weitere Forschungsprojekte benutzt werden kann. Die Evaluierung besteht aus einem Vergleich der Resultate mit den Resultaten einer entsprechenden Umfrage und dient dazu, die Qualität des Berechnungsmodels abzuschätzen. Die Ergebnisse der Evaluierung zeigen dass der konzeptuelle Rahmen und das Berechnungsmodell tendenziell korrekte Abschätzungen der Salienz von Landmarken produzieren. Die Ergebnisse zeigen aber auch auf dass das Model Schwächen und Lücken hat, vor allem in Bezug auf die einzelnen Komponenten die zur Salienz beitragen