Разметка изображений массового мероприятия его участниками на основе немонетарного стимулирования


https://doi.org/10.15217/issnl684-8853.2017.3.105

Полный текст:


Аннотация

Введение: растущая информатизация и распространение глобальных сетей позволяют использовать естественные когнитивные способности людей, координируемых с помощью современных информационно-коммуникационных технологий, для ряда задач, автоматическое решение которых на данный момент не позволяет достигнуть необходимого качества результатов. Цель: анализ возможности использования скоординированных усилий сообщества людей, действующих на основе немонетарного стимулирования, для разметки изображений на примере разметки фотографий легкоатлетических пробегов номерами изображенных на них участников в целях облегчения поиска фотографий. Результаты: разработан интернет-сервис для совместной разметки изображений. Проведенные эксперименты, в которых приняли участие несколько сотен человек, показали, что «внутреннее» немонетарное стимулирование, связанное с облегчением поиска фотографий, оказывается достаточным для привлечения необходимого количества участников сообщества к разметке, а качество получаемой разметки сопоставимо с качеством, достигаемым с помощью платформы краудсорсинга Amazon Mechanical Turk при использовании монетарного стимулирования. Практическая значимость: полученные результаты могут быть использованы при разработке различных систем, основанных на скоординирован-ныхусилиях сообщества на базе немонетарного стимулирования.

Об авторе

Андрей Васильевич Пономарев
Санкт-Петербургский институт информатики и автоматизации РАН
Россия


Список литературы

1. Московский марафон. https://ru.wikipedia.org/wiki/ Московский_марафон (дата обращения: 09.02.2017).

2. Белые ночи (марафон). https://ru.wikipedia.org/wiki/ Белые_ночи_(марафон) (дата обращения: 09.02.2017).

3. RunRepeat.com Marathon Performance Across Nations. http://runrepeat.com/research-marathon-performance -across-nations (дата обращения: 09.02.2017).

4. Scheerder J., Breedveld K. Running Across Europe: The Rise and Size of One of the Largest Sport Markets. - Palgrave Macmillan, 2015. - 297 p. doi:10.1057/9781137446374

5. Roy S., Shivakumara P., Mondal P., Raghavendra R., Pal U., Lu T. A New Multi-modal Technique for Bib Number/Text Detection in Natural Images // Advances in Multimedia Information Processing: Lecture Notes in Computer Science. 2015. Vol. 9314. P. 483-494. doi:10.1007/978-3-319-24075-6_47

6. Ben-Ami I., Basha T., Avidan S. Racing Bib Numbers Recognition // British Machine Vision Conf. (BMVC). 2012. http://people.csail.mit.edu/talidekel/papers/ RBNR.pdf (дата обращения: 09.02.2017)

7. Muhammadi J., Rabiee H.R., Hosseini A. Crowd Labeling a Survey // ArXiv. 2013. http://arxiv.org/ abs/1301.2774 (дата обращения: 09.02.2017)

8. Kara Y., Genc G., Aran O., Akarun L. Modeling Annotator Behaviors for Crowd Labeling // Neurocomputing. 2015. Vol. 160. P. 141-156. doi:10.1016/j.neu-com.2014.10.082

9. Yang Y., Zhu B., Guo R., Yang L., Li S., Yu N. A Comprehensive Human Computation Framework - with Application to Image Labeling // Proc. of the 16th ACM Intern. Conf. on Multimedia Pages. 2008. P. 479-488. doi:10.1145/1459359.1459423

10. Ahn L. von, Blum M., Langford J. Telling Humans and Computers Apart Automatically // Communications of the ACM. 2004. Vol. 47. N 2. P. 57-60. doi:10.1145/966389.966390

11. Платформа краудсорсинга Amazon Mechanical Turk. https://www.mturk.com/mturk/welcome (дата обращения: 07.03.2017).

12. Интернет-сервис разметки фотографий пробегов Bibtaggers. http://bibtaggers.ru (дата обращения: 07.03.2017).

13. Интернет-сервис для хранения фотографий Яндекс.Фотки. https://fotki.yandex.ru/ (дата обращения: 07.03.2017).

14. Levandowsky M., Winter D. Distance Between Sets // Nature. 1970. Vol. 234. P. 34-35. doi:10.1038/234034a0

15. Наборы данных для оценки качества разметки. http://bibtaggers.ru/static/datasets.html (дата обращения: 07.03.2017).

16. Manning C., Raghavan P., Schütze H. Introduction to Information Retrieval. - Cambridge University Press, 2008. - 506 p.

17. Mason W., Suri S. Conducting Behavioral Research on Amazon’s Mechanical Turk // Behavior Research Methods. 2012. N 1 (44). P. 1-23. doi:10.3758/s13428-011-0124-6

18. Marge M., Banerjee S., Rudnicky A. I. Using the Amazon Mechanical Turk for Transcription of Spoken Language // Proc. of the 2010 IEEE Conf. on Acoustics, Speech and Signal Processing. 2010. P. 52705273.

19. Mason W. A., Watts D. J. Financial Incentives and the Performance of Crowds // Proc. of the ACM SIGKDD Workshop on Human Computation. 2009. P. 77-85.


Дополнительные файлы

Для цитирования: Пономарев А.В. Разметка изображений массового мероприятия его участниками на основе немонетарного стимулирования. Информационно-управляющие системы. 2017;88(3):105-114. https://doi.org/10.15217/issnl684-8853.2017.3.105

For citation: Ponomarev A.V. Tagging Public Event Images based on Non-Monetary Incentives. Information and Control Systems. 2017;88(3):105-114. (In Russ.) https://doi.org/10.15217/issnl684-8853.2017.3.105

Просмотров: 33


Creative Commons License
Контент доступен под лицензией Creative Commons Attribution 4.0 License.


ISSN 1684-8853 (Print)
ISSN 2541-8610 (Online)