5.4.2 PhotoCity

PhotoCity 분산 데이터 수집의 데이터 품질 및 샘플링 문제를 해결한다.

Flickr 및 Facebook과 같은 웹 사이트는 사람들이 친구 및 가족과 사진을 공유 할 수있게하며, 다른 용도로 사용할 수있는 거대한 사진 보관소를 만듭니다. 예를 들어 Sameer Agarwal과 동료 (2011) 는이 사진을 사용하여 로마의 150,000 장의 사진을 재사용하여 도시의 3D 재구성을 작성하여 "하루에 로마 건축"에 사용하려고 시도했습니다. 콜로세움 (그림 5.10)과 같이 크게 촬영 된 일부 건물의 경우 연구원은 부분적으로 성공했지만 대부분의 사진은 같은 상징적 인 관점에서 촬영되어 건물 일부가 촬영되지 않았기 때문에 재구성이 어려웠습니다. 따라서 사진 저장소의 이미지만으로는 충분하지 않았습니다. 그러나 자원 봉사자들이 이미 필요한 것을 모아서 이미 존재하는 것들을 풍성하게 할 수 있다면 어떻게 될까요? 1 장의 미술 비유를 다시 생각해 보면, 레디 메이드 이미지가 커스텀 이미지로 풍부해질 수 있다면 어떨까요?

그림 5.10 : "하루에 로마 건축"프로젝트의 2D 이미지의 대형 세트에서 대장의 3D 재구성. 삼각형은 사진을 찍은 위치를 나타냅니다. Agarwal et al. (2011) html 버전의 허락을 받아 복제되었습니다 Agarwal et al. (2011) .

많은 수의 사진을 대상으로 수집하기 위해 Kathleen Tuite와 동료는 사진 업로드 게임 인 PhotoCity를 개발했습니다. PhotoCity는 데이터 수집 - 사진 업로드 -의 힘든 작업을 팀, 성 및 깃발 (그림 5.11)과 관련된 게임과 같은 활동으로 바꿨으며 두 대학의 3D 재구성을 위해 처음 배포되었습니다. 코넬 대학교와 대학 워싱턴. 연구원은 일부 건물에서 시드 사진을 업로드하여 프로세스를 시작했습니다. 그런 다음 각 캠퍼스의 플레이어는 재건축을 개선 한 이미지를 업로드하여 재건축의 현재 상태와 포인트를 확인했습니다. 예를 들어 Uris Library (Cornell)의 현재 재건축 작업이 매우 고약한 경우 플레이어는 새로운 그림을 업로드하여 포인트를 획득 할 수 있습니다. 이 업로드 프로세스의 두 가지 기능이 매우 중요합니다. 첫째, 플레이어가받은 포인트 수는 사진이 재구성에 추가 된 양을 기준으로합니다. 둘째, 업로드 된 사진은 유효성을 검사 할 수 있도록 기존 재구성과 겹쳐 야합니다. 결국 연구자들은 두 캠퍼스 모두에서 고해상도 3D 건물 모델을 만들 수있었습니다 (그림 5.12).

그림 5.11 : PhotoCity는 잠재적으로 힘들어하는 데이터 수집 (즉, 사진 업로드) 작업을 돌려서 게임으로 바꾸었습니다. Tuite et al. (2011) 허가를 받아 재생산 됨 Tuite et al. (2011) , 그림 2.

그림 5.12 : PhotoCity 게임을 사용하여 연구자와 참가자는 참가자가 업로드 한 사진을 사용하여 건물의 고품질 3D 모델을 만들 수있었습니다. Tuite et al. (2011) 허가를 받아 재생산 됨 Tuite et al. (2011) , 그림 8.

PhotoCity의 디자인은 분산 데이터 수집에서 종종 발생하는 두 가지 문제, 즉 데이터 유효성 검사 및 샘플링을 해결했습니다. 먼저 사진을 이전 사진과 비교하여 사진의 유효성을 확인한 다음 사진을 이전 사진과 비교하여 연구자가 업로드 한 종자 사진으로 비교했습니다. 다른 말로하면, 이러한 내장 된 중복으로 인해 누군가 실수로 또는 의도적으로 잘못된 건물의 사진을 업로드하는 것은 매우 어려웠습니다. 이 디자인 기능은 시스템이 잘못된 데이터로부터 스스로를 보호한다는 것을 의미합니다. 둘째, 채점 시스템은 참여자에게 가장 가치있는 데이터를 수집하도록 훈련했습니다. 가장 편리한 데이터가 아닙니다. 사실, 플레이어가 더 많은 포인트를 얻기 위해 사용하는 몇 가지 전략이 있습니다.이 전략은 더 가치있는 데이터를 수집하는 것과 같습니다 (Tuite et al. 2011) .

• "하루에 몇 가지 사진을 촬영 한 조명의 시간을 대략 [I는 시도] 이 게임에 의해 거부를 방지하는 데 도움이됩니다. 그렇게 말한다면, 흐린 날은 적은 반면 내 사진의 형상 아웃 게임도 도움이 있기 때문에 가장 의해 멀리 때 모서리 처리했다. "

• 이 화창한 때 "나는 특정 영역 주위를 산책하면서 자신이 사진을 찍을 수 있도록 내 카메라의 손떨림 방지 기능을 사용. 이것은 나의 걸음을 멈출 필요가없는 동안 나를 선명한 사진을 찍을 수있었습니다. 또한 보너스 : 더 적은 사람들이 나를 응시했다! "

• "다음 주말 촬영에 때때로 5 기가까지 제출 집에오고, 5 메가 픽셀 카메라와 함께 한 건물의 많은 사진 촬영, 차 사진 캡처 전략이었다. 건물, 캠퍼스 지역에 따라 외장 하드 드라이브 폴더에 사진을 정리 한 후 건물의 얼굴은 업로드를 구성하는 것이 좋다 계층 구조를 제공했습니다. "

이 진술은 참여자에게 적절한 피드백이 주어지면 연구자가 관심있는 데이터를 수집하는 데 상당히 전문적이 될 수 있음을 보여줍니다.

전반적으로 PhotoCity 프로젝트는 샘플링 및 데이터 품질이 분산 데이터 수집에서 극복 할 수없는 문제는 아니라는 것을 보여줍니다. 또한 분산 데이터 수집 프로젝트가 조류 관찰과 같이 사람들이 이미 수행하고있는 작업에만 국한되지 않음을 보여줍니다. 올바른 디자인으로 자원 봉사자는 다른 일을하도록 권장받을 수 있습니다.