5.4.2 PhotoCity

PhotoCity löst die Datenqualität und die Probenahme Probleme in verteilten Datenerfassung.

Websites wie Flickr und Facebook ermöglichen Menschen, Bilder mit ihren Freunden und Familie zu teilen, und sie erstellen auch riesige Repositories von Fotos, die für andere Zwecke verwendet werden können. Zum Beispiel versuchten Sameer Agarwal und Kollegen (2011) , diese Fotos zu verwenden, um "Rom in einem Tag zu bauen", indem sie 150.000 Bilder von Rom umpasteten, um eine 3D Rekonstruktion der Stadt zu schaffen. Für einige stark fotografierte Gebäude - wie das Kolosseum (Abbildung 5.10) - waren die Forscher teilweise erfolgreich, aber die Rekonstruktionen litten, da die meisten Fotos aus den gleichen ikonischen Perspektiven stammten und Teile der Gebäude nicht fotografiert wurden. So waren die Bilder von Foto-Repositories nicht genug. Aber was, wenn Freiwillige angeworben werden könnten, um die notwendigen Fotos zu sammeln, um die bereits vorhandenen zu bereichern? Denken wir zurück an die Kunst-Analogie in Kapitel 1, was wäre, wenn die Readymade-Bilder durch maßgeschneiderte Bilder bereichert werden könnten?

Abbildung 5.10: Eine 3D-Rekonstruktion des Kolosseums aus einer großen Menge von 2D-Bildern aus dem Projekt "Aufbau von Rom an einem Tag". Die Dreiecke repräsentieren die Orte, von denen aus die Fotografien aufgenommen wurden. Reproduziert mit Genehmigung aus der HTML-Version von Agarwal et al. (2011) .

Um die gezielte Erfassung einer großen Anzahl von Fotos zu ermöglichen, entwickelten Kathleen Tuite und Kollegen mit PhotoCity ein Foto-Upload-Spiel. PhotoCity verwandelte die möglicherweise mühsame Aufgabe der Datenerhebung - das Hochladen von Fotos - in eine spielähnliche Aktivität mit Teams, Schlössern und Flaggen (Abbildung 5.11) und wurde erstmals für die 3D-Rekonstruktion zweier Universitäten eingesetzt: der Cornell University und der University von Washington. Die Forscher starteten den Prozess, indem sie Fotos von einigen Gebäuden hochladen. Anschließend untersuchten die Spieler auf jedem Campus den aktuellen Stand der Rekonstruktion und verdienten Punkte, indem sie Bilder hochladen, die den Wiederaufbau verbesserten. Zum Beispiel, wenn die aktuelle Rekonstruktion der Uris-Bibliothek (in Cornell) sehr lückenhaft war, konnte ein Spieler Punkte sammeln, indem er neue Bilder davon hochladen konnte. Zwei Eigenschaften dieses Upload-Prozesses sind sehr wichtig. Erstens, die Anzahl der Punkte, die ein Spieler erhielt, basierte auf dem Betrag, den sein Foto der Rekonstruktion hinzufügte. Zweitens mussten sich die hochgeladenen Fotos mit der vorhandenen Rekonstruktion überschneiden, damit sie validiert werden konnten. Am Ende konnten die Forscher hochauflösende 3D-Modelle von Gebäuden an beiden Standorten erstellen (Abbildung 5.12).

Abbildung 5.11: PhotoCity hat die möglicherweise mühsame Aufgabe, Daten zu sammeln (dh Fotos hochzuladen), in ein Spiel verwandelt. Reproduziert mit Genehmigung von Tuite et al. (2011) , Abbildung 2.

Abbildung 5.12: Das PhotoCity-Spiel ermöglichte Forschern und Teilnehmern die Erstellung von hochwertigen 3D-Modellen von Gebäuden mithilfe von Fotos, die von Teilnehmern hochgeladen wurden. Reproduziert mit Genehmigung von Tuite et al. (2011) , Abbildung 8.

Das Design von PhotoCity löste zwei Probleme, die häufig bei der verteilten Datenerfassung auftreten: Datenvalidierung und Probenahme. Zuerst wurden die Fotos validiert, indem sie mit früheren Fotos verglichen wurden, die wiederum mit früheren Fotos verglichen wurden, bis hin zu den von den Forschern hochgeladenen Startfotos. Mit anderen Worten, aufgrund dieser eingebauten Redundanz war es sehr schwierig für jemanden, ein Foto des falschen Gebäudes entweder versehentlich oder absichtlich hochzuladen. Dieses Designmerkmal bedeutete, dass das System sich vor schlechten Daten schützte. Zweitens trainierte das Bewertungssystem die Teilnehmer natürlich so, dass sie die wertvollsten - nicht die bequemsten - Daten sammelten. In der Tat, hier sind einige der Strategien, die die Spieler verwenden, um mehr Punkte zu sammeln, was dem Sammeln wertvoller Daten entspricht (Tuite et al. 2011) :

• "[Ich habe versucht, zu], um die Tageszeit nähern und die Beleuchtung, die einige Bilder aufgenommen wurden; Dies würde dazu beitragen, die Ablehnung durch das Spiel zu verhindern. Mit dieser sagte, waren trübe Tage mit Abstand am besten, wenn sie mit Ecken zu tun, weil weniger Kontrast der Spielfigur aus der Geometrie von meinen Bildern geholfen. "

• "Wenn es sonnig war, verwendet ich meine Kamera Anti-Shake-Funktionen selbst zu erlauben, Fotos zu machen, während sie um eine bestimmte Zone zu Fuß. Das erlaubte mir, scharfe Fotos zu nehmen, während nicht meinen Schritt mit zu stoppen. Auch Bonus: weniger Leute starrten mich an! "

• "Viele Bilder von einem Gebäude mit 5-Megapixel-Kamera, dann nach Hause kommen zu unterbreiten, manchmal bis zu 5 Gigs an einem Wochenende zu schießen, war primäre Foto-Capture-Strategie. Ordnen von Fotos auf einer externen Festplatte Ordner, die von Campus Region, Gebäude, dann Gesicht des Gebäudes zur Verfügung gestellt gute Hierarchie Uploads zu strukturieren. "

Diese Aussagen zeigen, dass die Teilnehmer, wenn sie mit entsprechendem Feedback versorgt werden, zu Experten bei der Sammlung von Daten werden können, die für Forscher von Interesse sind.

Insgesamt zeigt das PhotoCity-Projekt, dass Sampling und Datenqualität keine unüberwindbaren Probleme bei der verteilten Datenerfassung darstellen. Weiter zeigt es, dass verteilte Datensammlungsprojekte nicht auf Aufgaben beschränkt sind, die die Leute ohnehin schon tun, wie zB das Beobachten von Vögeln. Mit dem richtigen Design können Freiwillige dazu ermutigt werden, auch andere Dinge zu tun.