5.4.2 PhotoCity

PhotoCity resolve os problemas de qualidade de dados e de amostragem na coleta de dados distribuída.

Sites como o Flickr e Facebook permitem que as pessoas para compartilhar fotos com seus amigos e familiares, mas também criam enormes repositórios de fotos que podem ser usados ​​para outros fins. Por exemplo, Agarwal et al. (2011) tenta usar estas fotos para "construir Roma em um dia", usando 150.000 imagens de Roma para criar uma reconstrução 3D da cidade. Para locais turísticos como o Coliseu há bastante fotos foram on-line para produzir modelos 3D (Figura 5.10), mas a qualidade dessas reconstruções foram limitados pelo fato de que a maioria das fotos foram tiradas a partir das mesmas perspectivas icônicas, deixando partes dos edifícios unphotographed. Além disso, para a maioria das partes da cidade, as fotos não suficientes estavam disponíveis. Assim, utilizando os dados encontrados a partir de repositórios de fotos, não foi possível recriar toda a Roma. Mas, e se os voluntários podem ser recrutados para recolher as fotos necessárias para verdadeiramente "construir Roma em um dia"?

Figura 5.10: Uma reconstrução 3-D do Coliseu de um grande conjunto de imagens 2-D do projeto Edifício Roma em um dia. Os triângulos representam os locais de onde foram tiradas as fotografias (Agarwal et al. 2011).

Figura 5.10: Uma reconstrução 3-D do Coliseu de um grande conjunto de imagens 2-D do projeto "Construção de Roma em um dia". Os triângulos representam os locais de onde foram tiradas as fotografias (Agarwal et al. 2011) .

A fim de permitir a recolha alvo de um grande número de fotos, Kathleen Tuite e seus colegas desenvolveram PhotoCity, um jogo de foto-upload. Um aspecto bonita de PhotoCity é que ela tornou a tarefa potencialmente trabalhoso de dados recolha-upload de fotos-em uma atividade jogo-like envolvendo equipes, castelos e bandeiras (Figura 5.11). O design do PhotoCity também resolve elegantemente a amostragem e qualidade de dados os desafios de eBird e outros projetos de coleta de dados distribuídos.

Figura 5.11: PhotoCity virou a tarefa potencialmente trabalhoso de coleta de dados (ou seja, upload de fotos) e transformou-o em um jogo (Tuite et al 2011)..

Figura 5.11: PhotoCity virou a tarefa potencialmente trabalhoso de coleta de dados (ou seja, upload de fotos) e transformou-o em um jogo (Tuite et al. 2011) .

PhotoCity foi implantado pela primeira vez para permitir uma reconstrução 3D de duas universidades: Universidade de Cornell e da Universidade de Washington. Jogadores em cada campus pode inspecionar o estado atual do modelo reconstrução do seu campus. Em seguida, eles poderiam ganhar pontos fazendo o upload de imagens que expandem o modelo atual. Por exemplo, se o atual modelo de Uris Library (em Cornell) foi muito desigual, um jogador pode ganhar pontos fazendo o upload de novas fotos. Criticamente, as fotos que foram enviados devem sobrepor-se com as fotos existentes, para que possam ser validados, e o número de pontos que um jogador recebeu baseia-se no montante que a sua foto acrescenta ao modelo atual. No final, os pesquisadores foram capazes de usar essas fotos enviadas para criar modelos 3D de alta resolução de edifícios em ambos os campi (Figura 5.12).

Figura 5.12: O jogo PhotoCity permitiu que os pesquisadores e participantes para criar modelos 3D de alta qualidade de edifícios usando fotos enviadas pelos participantes (Tuite et al 2011)..

Figura 5.12: O jogo PhotoCity permitiu que os pesquisadores e participantes para criar modelos 3D de alta qualidade de edifícios usando fotos enviadas pelos participantes (Tuite et al. 2011) .

O design do PhotoCity elegantemente resolve dois problemas: validação de dados e de amostragem. Primeiro, as fotos foram validados, combinando-os contra fotos anteriores, que por sua vez foram combinados para fotos anteriores todo o caminho de volta para as fotos de sementes que foram enviados por pesquisadores. Em outras palavras, por causa dessa redundância embutida, é muito difícil para o sistema para aceitar dados errados. Em segundo lugar, o sistema de pontuação, naturalmente, treina os participantes para recolher os mais valiosos, não o mais conveniente-data. Na verdade, aqui estão algumas das estratégias que os jogadores descritos usando a fim de ganhar mais pontos, o que equivale a recolha de dados mais valiosos (Tuite et al. 2011) :

  • "[Eu tentei] aproximar a hora do dia ea iluminação que algumas fotos foram tiradas; isso ajudaria a evitar a rejeição pelo jogo. Com isso dito, dias nublados foram o melhor, de longe, quando se lida com cantos porque menos contraste ajudou a figura jogo fora a geometria das minhas fotos. "
  • "Quando estava ensolarado, eu utilizei recursos anti-shake da minha câmera para permitir-me para tirar fotos durante a caminhada em torno de uma zona particular. Isso permitiu-me para tirar fotografias nítidas sem ter que parar o meu ritmo. Também bônus: menos pessoas olhou para mim "!
  • "Tirar muitas fotos de um edifício com câmera de 5 megapixel, em seguida, voltar para casa para apresentar, por vezes, até 5 shows em um tiro fim de semana, foi a estratégia de captura de foto principal. Organização de fotos em pastas de discos rígidos externos por região campus, construção, então o rosto do edifício desde um bom hierarquia para estruturar uploads ".

Estas declarações dos participantes mostram que quando eles são fornecidos feedback apropriado, eles podem se tornar muito especialista em coleta de dados de interesse para os pesquisadores.

No geral, o projeto PhotoCity mostra que a amostragem ea qualidade dos dados não são problemas insuperáveis ​​na coleta de dados de distribuição. Além disso, ele mostra que projetos de coleta de dados distribuídos não se limitam a tarefas que as pessoas já estão fazendo de qualquer maneira, como a observação de aves. Com o projeto certo, os voluntários podem ser encorajados a fazer outras coisas também.