Image Information Mining System Evaluation Using Information-Theoretic Measures

Image Information Mining System Evaluation Using Information-Theoretic Measures

Tác giả: Herbert Daschiel, Mihai Datcu

Lĩnh vực: EURASIP Journal on Applied Signal Processing

Nội dung tài liệu:

Nghiên cứu này trình bày một phương pháp đánh giá hệ thống khai thác thông tin hình ảnh dựa trên tri thức. Phương pháp này dựa trên các đại lượng lý thuyết thông tin để xác định luồng thông tin giữa các cấp độ trừu tượng hóa ngữ nghĩa khác nhau và phân tích tương tác giữa người dùng và máy tính. Với sự gia tăng theo cấp số nhân của kho lưu trữ hình ảnh đa phương tiện và viễn thám, các hệ thống truy xuất hình ảnh dựa trên nội dung (CBIR) và khai thác thông tin hình ảnh trở nên ngày càng quan trọng. Tuy nhiên, có một khoảng cách giữa các hệ thống cơ sở dữ liệu và hệ thống thị giác máy tính. Bài báo này tập trung vào việc xác thực tổng thể một hệ thống khai thác thông tin hình ảnh dựa trên tri thức, xem xét cả chất lượng kỹ thuật và các khái niệm liên quan đến người dùng. Các phép đo lý thuyết thông tin như entropy Shannon, thông tin tương hỗ và phân kỳ Kullback-Leibler được áp dụng để phân tích luồng thông tin trong hệ thống, bao gồm không gian hình ảnh, không gian chỉ mục nội dung và không gian nhãn ngữ nghĩa. Nghiên cứu cũng khám phá sự tương tác giữa người dùng và hệ thống thông qua việc theo dõi các phiên làm việc tương tác để phân tích tiến trình học tập và dự đoán sở thích của người dùng.