3、智能图像浏览与搜索及知识发现的研究进展

智能图像浏览与搜索及知识发现的研究进展

1. IMAGE - SLEUTH系统的评估与改进

在图像浏览和搜索领域，IMAGE - SLEUTH系统是一个重要的研究对象。在对该系统的测试中，参与者大多很好地理解了其导航范式。部分参与者用“narrow”和“move down”描述包含控制，用“broaden”和“move up a level”描述移除控制；还有测试者认为移除控制类似网页浏览器中的“返回”按钮，能以多种方式回溯，比如可以撤销搜索词而无需重新进行搜索。

从交互日志来看，参与者最常见的操作模式是在合适的子格（颜色、形状或游戏玩法）中进行术语搜索，然后使用包含/移除控制进行导航。不过，这种术语搜索方法存在固有缺陷。当在术语搜索中使用属性，而没有对象具备所有这些属性时，系统会返回空范围概念，这让参与者感到困惑，很多人认为任务无法完成而转向下一个任务。

1.1 可用性结论

“包含/移除”导航控制非常成功，“术语搜索”也受参与者喜爱，但有时会产生空结果导致困惑。测试者对图像始终“分组”的概念反应良好，这些分组就是概念范围。许多参与者评价该系统易于使用，能快速理解其功能，且大多明白或大致了解每次交互对导航状态的影响，这表明导航范式具有直观性。

1.2 改进措施

基于可用性测试结果，开发了IMAGE - SLEUTH2。其主要改进包括：
- 子上下文重叠 ：允许重叠的子上下文，更灵活地组合颜色、形状和游戏玩法的属性，形成更动态的子格。原系统有三个专注于信息空间不同方面的独立上下文，现在改为一个上下文，并在形式上下文中设置一组“视角”（概念尺度）。这些视角可单独或组合使