Abstract Humans are capable of narrowing their focus on the highlights of visual information in a fraction of time in order to handle enormous mass of data. Akin to human, computers should deal with a tremendous amount of visual information. To replicate such a focusing mechanism, computer vision relies on techniques that filter out redundant information. Consequently, saliency has recently been a popular subject of discussion in the computer vision community, though it is an old subject matter in the disciplines of cognitive sciences rather than computer science. The reputation of saliency techniques – particularly in the computer vision domain – is greatly due to their inexpensive and fast computation which facilitates their use in many computer vision applications, e.g., image/video compression, object recognition, tracking, etc. This study investigates visual saliency modeling, which is the transformation of an image into a salience map such that the identified conspicuousness agrees with the statistics of human eye movements. It explores the extent of image and video processing to develop saliency techniques suitable for computer vision, e.g., it adopts sparse sampling scheme and kernel density estimation to introduce a saliency measure for images. Also, it studies the role of eye movement in salience modeling. To this end, it introduces a particle filter based framework of saccade generation incorporated into a salience model. Moreover, eye movements and salience are exploited in several applications. The contributions of this study lie on the proposal of a number of salience models for image and video stimuli, a framework to incorporate a model of eye movement generation in salience modeling, and the investigation of the application of salience models and eye movements in tracking, background subtraction, scene recognition, and valence recognition. / Tiivistelmä Ihmiset kykenevät kohdistamaan katseensa hetkessä näkymän keskeisiin asioihin, mikä vaatii näköjärjestelmältä valtavan suurten tietomäärien käsittelyä. Kuten ihmisen myös tietokoneen pitäisi pystyä käsittelemään vastaavasti suurta määrää visuaalista informaatiota. Tällaisen mekanismin toteuttaminen tietokonenäöllä edellyttää menetelmiä, joilla redundanttista tietoa voidaan suodattaa. Tämän vuoksi salienssista eli silmiinpistävyydestä on muodostunut viime aikoina suosittu tutkimusaihe tietotekniikassa ja erityisesti tietokonenäön tutkimusyhteisössä, vaikka sitä sinänsä on jo pitkään tutkittu kognitiivisissa tieteissä. Salienssimenetelmien tunnettavuus erityisesti tietokonenäössä johtuu pääasiassa niiden laskennallisesta tehokkuudesta, mikä taas mahdollistaa menetelmien käytön monissa tietokonenäön sovelluksissa kuten kuvan ja videon pakkaamisessa, objektin tunnistuksessa, seurannassa, etc. Tässä väitöskirjassa tutkitaan visuaalisen salienssin mallintamista, millä tarkoitetaan muunnosta kuvasta salienssikartaksi siten, että laskennallinen silmiinpistävyys vastaa ihmisen silmänliikkeistä muodostettavaa statistiikkaa. Työssä tarkastellaan keinoja, miten kuvan- ja videonkäsittelyä voidaan käyttää kehittämään salienssimenetelmiä tietokonenäön tarpeisiin. Työssä esitellään esimerkiksi harvaa näytteistystä ja ydinestimointia hyödyntävä kuvien salienssimitta. Työssä tutkitaan myös silmänliikkeiden merkitystä salienssin mallintamisen kannalta. Tätä varten esitellään partikkelisuodatusta hyödyntävä lähestymistapa sakkadien generointiin, joka voidaan liittää salienssimalliin. Lisäksi silmänliikkeitä ja salienssia hyödynnetään useissa sovelluksissa. Suoritetun tutkimuksen tieteellisiin kontribuutioihin sisältyvät useat esitetyt salienssimallit kuvasta ja videosta saatavalle herätteelle, lähestymistapa silmänliikkeiden laskennalliseen mallintamiseen ja generointiin osana salienssimallia sekä salienssimallien ja silmänliikkeiden sovellettavuuden tutkiminen visuaalisessa seurannassa, taustanvähennyksessä, näkymäanalyysissa ja valenssin tunnistuksessa.