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User-Centered Image Annotation and its Applications

Dissertation von Nina Wenig (2016)

Nutzer tendieren dazu mehr und mehr Fotos mit ihren Smartphones aufzunehmen. Dies führt zu einer großen Menge an unorganisierten Daten. Darüber hinaus werden immer mehr Bildersammlungen über das Internet der Öffentlichkeit zur Verfügung gestellt. Bildannotationen erlauben es organisierte und nachhaltige Foto-Sammlungen zu erstellen. Diese Dissertation präsentiert verschiedene Kategorien der Bildannotation und wie sie umgesetzt werden können. Welche geeignet sind hängt immer davon ab, welchem Zweck die Annotation dienen soll. Teilweise können sie mit automatischen Algorithmen berechnet werden, andere bedürfen manueller Nutzereingaben. Unterschiedliche Techniken zur Erstellung von Bildannotationen werden untersucht.

Diese Dissertation präsentiert zwei Applikationen basierend auf vollständig automatischen Bildannotationen und zeigt wie solche Applikationen von der Nutzung von sehr großen Bildersammlungen profitieren können. Navigation und Wegfindung sind wichtige Bereiche der Mensch-Computer-Interaktion und die Annotationen können hier hilfreich sein. Für persönliche Bildersammlungen sind andere Annotationen notwendig; diese wurden mit einem semi-automatischen Ansatz erstellt. Manuelle Annotationen werden in vielen Bereichen benötigt, dafür ist es wichtig die Nutzer zu motivieren diese zu erstellen. Eine neue Nutzerschnittstelle um Emotionen zu annotieren und ein gamifizierter Ansatz werden präsentiert. Die Resultate der Evaluationen zeigen, dass beide die Motivation der Nutzer steigern gute Bildannotationen zu erstellen.

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Aktualisiert von: Webteam DMLab