Recuperación de imágenes basada en contenido utilizando una combinación de características visuales y datos de seguimiento ocular

La tecnología de recuperación de imágenes se ha desarrollado durante más de veinte años. Sin embargo, las técnicas actuales de recuperación de imágenes no pueden lograr un recuerdo y una precisión satisfactorios. Para mejorar la efectividad y eficiencia de un sistema de recuperación de imágenes, se propone en este artículo un nuevo método de recuperación de imágenes basado en contenido con una combinación de segmentación de imágenes y datos de seguimiento ocular. En el método, los datos de seguimiento ocular se recopilan mediante un rastreador ocular montado en mesa no intrusivo a una frecuencia de muestreo de 120 Hz, y los datos de fijación correspondientes se utilizan para localizar las Regiones de Interés (hROIs) del ser humano en el resultado de segmentación del algoritmo JSEG. Las hROIs se consideran segmentos/objetos informativos importantes y se utilizan en la concordancia de imágenes. Además, la duración relativa de la mirada de cada hROI se utiliza para ponderar la medida de similitud para la recuperación de imágenes. La medida de similitud propuesta en este artículo se basa en una estrategia de recuperación que enfatiza las regiones más importantes. Los experimentos en 7346 imágenes a color de Hemera anotadas manualmente muestran que los resultados de recuperación de nuestro enfoque propuesto comparan favorablemente con los métodos convencionales de recuperación de imágenes basada en contenido, especialmente cuando las regiones importantes son difíciles de ubicar en función de las características visuales.