Оцінювання просторової узгодженості карти машинної значущості та прогнозованої карти людської уваги в системах підтримки прийняття рішень

Анотація

У статті запропоновано теоретико-методичний підхід до оцінювання відповідності між картою значущості, сформованою методом пояснюваного штучного інтелекту для конкретного прогнозу моделі комп’ютерного зору, та картою прогнозованої людської візуальної уваги. Наголошено, що прогнозована карта не є еквівалентом емпіричних даних про погляд і має бути попередньо валідована за результатами eye tracking у відповідному сценарії спостереження. Для усунення обмежень однієї метрики запропоновано багатокритеріальне оцінювання, що поєднує коефіцієнт кореляції, міру подібності розподілів, дивергенцію Єнсена–Шеннона та, за наявності фіксацій, Normalized Scanpath Saliency і Area Under the ROC Curve. Часткові оцінки нормалізуються та утворюють інтегральний індекс узгодженості з вагами, які мають визначатися на валідаційній вибірці. Індекс запропоновано використовувати не як доказ правильності чи надійності прогнозу, а як додатковий індикатор необхідності перевірки рекомендації користувачем. Сформовано послідовність підготовки карт, обчислення метрик, перевірки граничних випадків і формування інформації для системи підтримки прийняття рішень. Передбачено окреме подання профілю метрик, вихідної впевненості моделі, візуального пояснення та застереження про межі інтерпретації показників.