CHI 2008: CueFlik – interactive concept learning in image search

In dieser Session haben James Fogarty (University of Washington), Desney Tan (Microsoft Research), Ashish Kapoor (Microsoft Research) und Simon Winder (Microsoft Research) eine gemeinsame Arbeit zur Suche nach bestimmten Bildern vorgestellt.
Hauptfragestellung war dabei: wie kann die Suche nach bestimmten Bildern wie z.B. Produktbildern vereinfacht werden. Grundproblem ist dabei, dass die Suche nach Bildern über Keywords nicht immer befriedigende Ergebnisse liefert. Zum einen ist es für den Suchenden schwierig die Fragestellung so zu formulieren, dass ein bestimmtes Bild gefunden wird und zum anderen sind enthalten die Metadaten zu einem Bild oft nicht auf alle möglichen Schlüsselworte.
Um dieses Problem zu umgehen, haben sie ein System namens CueFlik entwickelt, mit dem sich Bilder besser suchen lassen. Dabei gibt der Anwender einen Suchbegriff ein und wählt dann Bilder aus, die so ähnlich sind, wie das wonach er sucht. CueFlik versucht anhand der Charakteristiken der Bilder zu lernen welche Art von Bildern gesucht werden.
Im Prinzip nichts Neues, da Bilderdatenbank schon länger Funktionen wie „Ähnliche Bilder finden“ anbieten. Allerdings vergleicht CueFlik die Ähnlichkeit nicht über Metadaten, sondern direkt über das Bild. Der dahinterliegende Algorithmus wurde dann natürlich auch vorgestellt.
Weiterhin wurde untersucht, inwieweit Anwender das System verwenden können, um die richtigen Bilder zu finden. Dadurch, dass das System zuerst lernen muss, was der Anwender sucht, ergeben sich hier natürlich andere Herausforderungen.

Siehe auch

CHI 2008

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