Institute for Web Science and Technologies · Universität Koblenz - Landau
Institute WeST

Verbesserung der Annotation von Bildregionen durch Eyetrackinginformationen anhand hierarchischer Bildsegmentierung

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Patrick Nitschke

Bilder und Fotos nehmen einen großen Stellenwert in den heutigen Medien und sozialen Netzwerken ein. Durch die steigende Verbreitung von aufnahmefähigen Geräten wie Smartphones und Digitalkameras gibt es kaum einen Moment, der nicht festgehalten oder dokumentiert wird. Dies erzeugt große Mengen von Bildern, die, wenn sie geordnet werden sollen,mit Annotationen bzgl. ihres Inhaltes versehen werden müssen. Der Mensch ist in dieser Disziplin weiterhin den bekannten automatisierten Verfahren weit voraus. Da durch die Verwendung von Eyetrackingsystemen diese Fähigkeiten des Menschen genutzt werden können, werden in dieser Arbeit Verfahren vorgestellt, die es ermöglichen sollen, die Aufmerksamkeit des Menschen hinreichend zu interpretieren, um häufig betrachtete Bildregionen in einem Bild zu finden. Die Auswertung der vorgestellten Verfahren MaxFill, MaxCentroid, MaxTreeScore sowie deren Vergleich mit dem Baseline Verfahren von Walber at al. zeigt, dass das neue Verfahren MaxTreeScore ähnlich gute F-Measure Werte und bessere Precision Werte liefert als das bisherige Baseline Verfahren.


05.06.14 - 08:15
B 016