결정 이론 적 모델 : 이 해석 은 작업 에 대해 주의 가 최적 으로 유도 됨 을 제안 한다 . Gao & Vasconcelos ( 2004 ) [ 18 ] 는 , 객체 를 인식 하 기 위해 , 현저 한 특징 이 모든 다른 클래스 로부터 관심 객체 클래스 를 가장 잘 구분 하 는 것 이 라고 주장 했 다 . 일부 세트 의 특징 각각 이 위치 와 클래스 레이블 ( class label ) ( 예 를 들 어 , 배경 또는 관심 객체 ) 이 할당 되 는 경우 , 현저 성 은 상호 정보 의 척도 이 다 ( 일반 적 으로 , 쿨 백 라이 블러 발산 ( KullbackLeibler divergence ) . 눈 멈춤 예측 에 우수 한 정확도 를 제공 하 는 것 외 에 도 , 이러 한 모델 은 컴퓨터 비전 애플리케이션 ( 예 를 들 어 , 이상 검출 및 객체 추적 ) 에서 성공 적 이 었 다 .