시각 현저 성 을 로컬 방식 으로 계산 하 는 대신 , 일부 다른 공간 현저 성 계산 은 전체 장면 상 에서 이미지 영역 의 전체 희소성 ( global rarity ) 을 기반 으로 한다 . 객체 기반 의 주 의 이론 은 인간 이 객체 및 고급 개념 에 주의 를 기울이 는 것 을 제안 한다 . 이 들 인지 결과 에서 영감 을 얻 어 , 일부 모델 ( 예 를 들 면 , Judd et al . [ 22 ] ) 은 현저 한 위치 를 검출 하 기 위해 얼굴 , 인간 , 동물 및 텍스트 와 같 은 객체 검출기 를 사용 했 다 . 일부 모델 은 고정 된 위치 에 있 는 이미지 영역 으로부터 학습 된 모션 , 플리커 , 광학 흐름 또는 관심 지점 을 사용 하 여 , 시공간 도메인 에서 현저 성 검출 을 해결 한다 . 이 들 전체 검색 방법 은 단일 현상 각각 을 해결 하 므로 , 범용 현저 성 알고리즘 은 많 은 판매 에서 그러 한 많 은 검색 알고리즘 을 결합 하 여 다른 현저 성 계산 에서 발생 하 는 것 과 동일 하 고 무거운 계산 부하 를 효과 적 으로 생성 해야 한다 .