使用标签和浏览进行图像标注的用户偏好和性能

视觉内容必须进行标注，以便于导航和检索，或为监督机器学习方法提供真实数据。标注技术的效率对于生成大量高质量标签至关重要，但现有的技术仍然缺乏充分的评估。我们系统地评估了与显示的图像数量、交互模式和图像视觉复杂性相关的标注和浏览任务的效率。标注包括专注于单个图像以分配多个标签（图像导向策略），浏览则包括专注于单个标签并分配给多个图像（标签导向策略）。在第一个实验中，我们关注的是促使参与者采用其中一种策略的提示（n=18）。在第二个实验中，我们评估了这些策略的效率（n=24）。结果表明，图像导向策略（标注任务）导致注释时间更短，特别是对于复杂的图像，参与者倾向于无论面对何种条件都采用这种策略。