Abstrakt. Vi föreslår ett relevant återkopplingssystem för att hämta en mental bild från en stor bilddatabas. Detta scenario skiljer sig från vanlig bildsökning eftersom målbilden endast finns i användarens sinne, som svarar på en sekvens av maskingenererade frågor som är utformade för att visa personen i åtanke så snabbt som möjligt. Vid varje iteration användaren förklarar vilken av flera visade ansikten är "närmare" till sitt mål. Den centrala begränsande faktorn är den "semantiska klyftan" mellan standardintensitetsbaserade funktioner som indexerar bilderna i databasen och den högre nivåns representation i användarens sinne som driver hans svar. Vi utforskar en Bayesiansk, informationsteoretisk ram för att välja vilka bilder som ska visas och för att modellera användarens svar. Utmaningen är att ta hänsyn till psykovisuella faktorer och källor till variabilitet i det mänskliga beslutsfattandet. Vi presenterar experiment med riktiga användare som illustrerar och validerar de föreslagna algoritmerna.
Det föreslagna tillvägagångssättet i REF definierar ett kriterium som bygger på ömsesidig information mellan användarens svar och alla möjliga målbilder i databasen och visar dem som maximerar dessa kriterier.
Experiments in Mental Face Retrieval
{'venue': 'AVBPA', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}