Tidigare arbete med att förutsäga målet för visuell sökning från mänskliga fixeringar anses endast vara slutna inställningar där utbildningsetiketter finns tillgängliga och förutsägelser utförs för en känd uppsättning potentiella mål. I detta arbete går vi bortom state of the art genom att studera sökmålsförutsägelse i en öppen värld där vi inte längre antar att vi har fixeringsdata för att träna för sökmålen. Vi presenterar en datauppsättning med fixeringsdata för 18 användare som söker efter naturliga bilder från tre bildkategorier inom syntetiserade bildkollage på ca 80 bilder. I en sluten värld baslinje experiment visar vi att vi kan förutsäga rätt målbild av en kandidat uppsättning av fem bilder. Vi presenterar sedan en ny problemformulering för sökmålsförutsägelse i den öppna världen som bygger på lärandekompatibilitet mellan fixeringar och potentiella mål.
I en nyligen genomförd studie Sattar et al. förutsagda sökmål för användare i en öppen och sluten värld inställning REF.
Prediction of Search Targets From Fixations in Open-World Settings
{'venue': '2015 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'journal': '2015 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}