Webben har potential att fungera som en utmärkt källa till exempel bilder för visuella begrepp. Bild sökmotorer baserat på text sökord kan hämta tusentals bilder för en given fråga, men deras resultat tenderar att vara visuellt bullriga. Vi presenterar en teknik som gör det möjligt för en användare att förfina bullriga sökresultat och karakterisera en mer exakt visuell objektklass. Med en liten mängd användarintervention kan vi omranka sökmotorresultat för att få många fler exempel på det önskade konceptet. Vår strategi är baserad på semi-övervakad maskininlärning i en ny probabilistisk grafisk modell som består av både generativa och diskriminerande element. Lärande uppnås via en hybridförväntning maximisering / förväntad gradient procedur initieras med ett litet exempel som definieras av användaren. Vi visar vår inställning till bilder av musikinstrument som samlats in från Google bildsökning. Rankningen från vår modell visar på betydande förbättringar med avseende på den användarraffinaderierade frågan. Resultaten är lämpliga för att förbättra användarupplevelsen i bildsökningsapplikationer och för att samla in stora märkta dataset för datorseendeforskning.
I REF föreslås en metod som använder användarintervention för att omvärdera resultaten.
Mining the web for visual concepts
{'venue': "MDM '08", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}