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<div class="csl-entry">Fölsner, B. (2008). <i>Bildsegmentierung - eine Benutzerstudie unter Verwendung von Eye-Tracking</i> [Master Thesis, Technische Universität Wien]. reposiTUm. https://resolver.obvsg.at/urn:nbn:at:at-ubtuw:1-25852</div>
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Diese Arbeit beschäftigt sich mit der qualitativen Evaluierung zweier State‐of‐the‐Art Matting‐Algorithmen, die auf Grundlage von Benutzereingaben Bildinhalte segmentieren. Bislang bildeten hauptsächlich quantitative Methoden die Basis, um berechnete Daten zu bewerten. Grundlage dafür bildeten meist Mittelwertverfahren, die den Abstand zwischen berechnetem Ergebnis und optimaler Lösung heranzogen. Derartige computergestützte Berechnungsverfahren reichen jedoch nicht aus, um visuelle Information ausreichend zu analysieren, weil sie keinen Bezug zur menschlichen Wahrnehmung herstellen. Aus diesem Grund wurde in dieser Arbeit eine Studie entworfen, die auf ahrnehmungspsychologische Erkenntnisse zurückgreift, um die Qualität von Bildkompositionen hinreichend zu bewerten. 26 Probanden evaluierten digitale Nachbearbeitungen, um die Praxistauglichkeit der beiden zu untersuchenden Matting‐Algorithmen festzustellen. Sowohl beim Erstellungsprozess, als auch bei der Auswertung der Daten, die unter Verwendung einer Eye‐Tracking Kamera vertiefte Erkenntnisse brachte, wurden visuelle Eigenschaften des Menschen berücksichtigt, um möglichst aussagekräftige Resultate zu erzielen.<br />Die Studie in dieser Arbeit zeigte, dass sich die Testpersonen hauptsächlich auf zwei Möglichkeiten beim Blickverhalten beschränkten.<br />Während gerade für erfahrene Teilnehmer das exakte und zeitintensive Abtasten von kleinen Bildbereichen die Grundlage für ihre Bewertungen bildete, zeichneten sich andere Personen durch eine Gesamtanalyse der Bilder aus. Obwohl die Herangehensweise erfahrener Probanden nicht bei allen dargebotenen Bildern zielführend war, konnten diese Personen überdurchschnittlich viele Fehler der Algorithmen beschreiben. Eine exakte Aufschlüsselung der Studienresultate brachte die Erkenntnis, dass die häufigste Ursache für schlecht befundene Bildkompositionen im mangelhaften Angleichen von Vordergrundobjekten an andere Umweltverhältnisse im Hintergrundbild zu finden war. Letztendlich ließ sich ein Matting‐Algorithmus als besser beschreiben, weil er nicht nur bei feinstrukturierten Inhalten, wie Haare, exaktere Ergebnisse berechnen konnte, sondern in Summe niedrigere Fehlerwerte bei der Analyse hinsichtlich spezifizierter Fehlerkategorien aufwies.
de
dc.language
Deutsch
-
dc.language.iso
de
-
dc.rights.uri
http://rightsstatements.org/vocab/InC/1.0/
-
dc.subject
Bildsegmentierung
de
dc.subject
Eye-Tracking
de
dc.subject
Digitales Matting
de
dc.subject
Studie
de
dc.subject
Bildbearbeitung
de
dc.subject
Bildverarbeitung
de
dc.subject
Image Segmentation
en
dc.subject
Eye-Tracking
en
dc.subject
Digital Matting
en
dc.subject
case Study
en
dc.subject
Image Processing
en
dc.title
Bildsegmentierung - eine Benutzerstudie unter Verwendung von Eye-Tracking
de
dc.type
Thesis
en
dc.type
Hochschulschrift
de
dc.rights.license
In Copyright
en
dc.rights.license
Urheberrechtsschutz
de
dc.contributor.affiliation
TU Wien, Österreich
-
dc.rights.holder
Bernhard Fölsner
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tuw.version
vor
-
tuw.thesisinformation
Technische Universität Wien
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dc.contributor.assistant
Rhemann, Christoph
-
tuw.publication.orgunit
E188 - Institut für Softwaretechnik und Interaktive Systeme