5.4.2 PhotoCity

PhotoCity 분산 데이터 수집의 데이터 품질 및 샘플링 문제를 해결한다.

이러한 플리커와 페이스 북과 같은 웹 사이트는 자신의 친구 및 가족과 사진을 공유 할 수 있도록, 그러나 또한 다른 목적으로 사용할 수있는 사진의 거대한 저장소를 만들 수 있습니다. 예를 들어는 Agarwal et al. (2011) 도시의 3D 재건을 만들 로마의 15 만 사진을 사용하여 "하루에 로마를 구축"이러한 사진을 사용하려고 시도합니다. 콜로세움과 같은 관광 명소를 들어 3D 모델 (그림 5.10)를 생산하기 위해 온라인 충분히 사진이 있었지만, 이러한 복원의 품질은 대부분의 사진 unphotographed 건물의 일부를 떠나, 같은 상징적 인 관점에서 찍은 사실에 의해 제한되었다. 또한, 도시의 대부분의 부품, 충분하지 않은 사진을 사용할 수 있었다. 따라서, 사진 저장소에서 발견 된 데이터를 사용하여, 로마의 모든 것을 재현 할 수 없었습니다. 그러나, 자원 봉사자들이 진정으로 "하루에 로마를 구축"하는 데 필요한 사진을 수집하기 위해 입대 할 수 있다면 무엇?

그림 5.10 : 프로젝트 "하루에 건물 로마"에서 2-D 이미지의 대형 세트에서 콜로세움의 3 차원 재구성. 삼각형은 사진을 찍은있는 위치 표현 (Agarwal et al. 2011) .

사진의 많은 수의 대상 컬렉션을 활성화하기 위해, 캐슬린 Tuite와 동료 PhotoCity, 사진-업로드 게임을 개발했다. PhotoCity의 하나의 아름다운 측면은 팀, 성, 및 플래그 (그림 5.11)를 포함하는 게임과 같은 활동에 사진 데이터 컬렉션 업로드의 잠재적 힘든 작업을 설정한다는 것입니다. PhotoCity의 디자인도 우아 eBird 및 다른 분산 데이터 수집 프로젝트의 샘플링 데이터 품질 문제를 해결한다.

그림 5.11 : PhotoCity 데이터를 수집하는 잠재적으로 힘든 작업 (즉, 업로드 사진)을 설정하고 게임에 그것을 설정 (Tuite et al. 2011) .

코넬 대학과 워싱턴 대학 : PhotoCity은 처음 두 대학의 3 차원 재구성을 가능하게 배치했다. 각 캠퍼스 플레이어는 교정의 재구성 모델의 현재 상태를 검사 할 수있다. 그런 다음, 그들은 현재의 모델을 확장하여 이미지를 업로드하여 포인트를 적립 할 수있다. (코넬)의 URI 라이브러리의 현재 모델은 매우 누덕 누덕 기운 인 경우 예를 들어, 플레이어는 그것의 새로운 사진을 업로드하여 포인트를 적립 할 수있다. 결정적으로, 플레이어가 접수들이 검증 될 수 있도록 기존의 사진과 중첩해야 업로드 된 사진, 포인트의 수는 그 사진을 현재 모델에 추가하는 양에 기초한다. 결국, 연구진은 두 캠퍼스에 건물 (그림 5.12)의 고해상도 3D 모델을 만들려면 다음 업로드 한 사진을 사용할 수 있었다.

그림 5.12 : PhotoCity 게임 참가자들이 업로드 한 사진을 사용하여 건물의 높은 품질의 3D 모델을 생성하는 연구자와 참가자를 활성화 (Tuite et al. 2011) .

데이터 유효성 검사 및 샘플링 : PhotoCity의 디자인은 우아 두 가지 문제를 해결합니다. 첫째, 사진 회전 이전 사진으로 다시 연구자들에 의해 업로드 된 씨앗 사진에있는 모든 방법을 일치에 있던 이전의 사진에 대해 그 일치에 의해 검증되었다. 시스템이 나쁜 데이터를 수용하기 때문에 내장형 중복 즉, 그것은 매우 어렵다. 둘째, 채점 시스템은 자연적으로 가장 가치 아니라 가장 편리한 데이터를 수집하는 참가자 열차. 사실, 여기에 팀은 가치있는 데이터를 수집 동등하다, 더 많은 포인트를 적립하기 위해 사용하는 기술 전략의 일부입니다 (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. "

참가자 이러한 진술은 적절한 피드백을 제공하는 경우, 그들은 연구자들에게 관심의 데이터를 수집하기에 아주 전문가가 될 수 있음을 보여준다.

전체적으로 PhotoCity 프로젝트 샘플링 데이터 품질 분포 데이터 수집 극복 문제가 아니라는 것을 보여준다. 또한, 분산 된 데이터 수집 프로젝트 그러한 새 시청 같은 사람들이 이미 어쨌든하고있는 작업에 한정되지 않는다는 나타낸다. 오른쪽 디자인으로, 자원 봉사자는 너무 다른 일을하도록 권장 할 수있다.