Många framgångsrika tillämpningar av datorseende för bild- eller videomanipulering är av naturen interaktiva. Parametrar för sådana system tränas dock ofta för att försumma användaren. Traditionellt har interaktiva system behandlats på samma sätt som deras helautomatiska motsvarigheter. Deras prestanda utvärderas genom att man beräknar exaktheten hos deras lösningar under vissa fasta uppsättningar användarinteraktioner. I detta dokument föreslås en ny utvärderings- och inlärningsmetod som för användaren in i kretsloppet. Det är baserat på användningen av en aktiv robotanvändare - en simulerad modell av en mänsklig användare. Vi visar hur detta tillvägagångssätt kan användas för att utvärdera och lära sig parametrar för toppmoderna interaktiva segmenteringssystem. Vi visar också hur simulerade användarmodeller kan integreras i den populära maxmarginalmetoden för parameterinlärning och föreslå en algoritm för att lösa det resulterande optimeringsproblemet.
REF 49 De kallar sin modell den aktiva robotanvändaren.
Learning an interactive segmentation system
{'venue': "ICVGIP '10", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}