Abstrakt. Eye tracking information kan användas för att tilldela givna taggar till bild regioner för att beskriva den avbildade scenen mer detaljerad. Vi inför och jämför två nya eyetracking-baserade åtgärder för att utföra sådana uppdrag: segmenteringsmåttet använder automatiskt beräknade bildsegment och väljer det ett segment som användarna fixerar längst. Värmekartan är baserad på traditionella värmekartor och sammanfattar användarens fixeringstid per pixel. Båda åtgärderna tillämpas på blickdata som erhållits för en uppsättning sociala mediebilder, som manuellt har märkt objekt som marksanning. Vi har fastställt en maximal genomsnittlig precision på 65% där segmenteringen mäter pekar på rätt region i bilden. Den bästa täckningen för segmenten erhålls för segmenteringsåtgärden med en F-mätning på 35 %. Sammantaget ger båda nyligen införda blickbaserade åtgärder bättre resultat än baslinjemått som väljer ett segment baserat på det gyllene förhållandet av fotografi eller mittpositionen i bilden. Den eyetracking-baserade segmenteringen mäter betydligt överträffar baslinjerna för precision och F-mätning.
Vårt tidigare arbete REF visade att det är möjligt att tilldela givna taggar till bildregioner för att beskriva avbildade objekt.
Can you see it? Two Novel Eye-Tracking-Based Measures for Assigning Tags to Image Regions
{'venue': 'MMM', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}