5.4.2 PhotoCity

PhotoCity résout les problèmes de qualité des données et d' échantillonnage dans la collecte des données distribuées.

Sites Web tels que Flickr et Facebook permettent aux gens de partager des photos avec leurs amis et la famille, mais ils créent aussi d'énormes dépôts de photos qui peuvent être utilisés à d'autres fins. Par exemple, Agarwal et al. (2011) tente d'utiliser ces photos pour "Build Rome en un jour» à l'aide de 150.000 images de Rome pour créer une reconstruction 3D de la ville. Pour les sites touristiques comme le Colisée, il y avait suffisamment de photos en ligne pour produire des modèles 3D (Figure 5.10), mais la qualité de ces reconstructions ont été limitées par le fait que la plupart des photos ont été prises à partir des mêmes perspectives emblématiques, laissant des parties des bâtiments, sans photo. En outre, pour la plupart des parties de la ville, pas assez de photos étaient disponibles. Ainsi, en utilisant les données trouvées à partir des dépôts de photo, il n'a pas été possible de recréer l'ensemble de Rome. Mais, si les bénévoles peuvent être recrutés pour recueillir des photos nécessaires pour vraiment «Construire Rome en un jour»?

Figure 5.10: Une reconstruction 3-D du Colisée à partir d'un grand ensemble d'images 2-D du projet de construction Rome en un jour. Les triangles représentent les emplacements à partir desquels les photographies ont été prises (Agarwal et al. 2011).

Figure 5.10: Une reconstruction 3-D du Colisée à partir d'un grand ensemble d'images 2-D du projet "Building Rome en un jour». Les triangles représentent les emplacements à partir desquels les photographies ont été prises (Agarwal et al. 2011) .

Afin de permettre la collecte ciblée d'un grand nombre de photos, Kathleen Tuite et ses collègues ont développé PhotoCity, un jeu photo-téléchargement. Un bel aspect de PhotoCity est qu'il a tourné la tâche potentiellement laborieuse de données collection-ajout de photos-en une activité de jeu comme impliquant des équipes, des châteaux et des drapeaux (figure 5.11). La conception de PhotoCity également résout élégamment les défis d'échantillonnage et la qualité des données de eBird et d'autres projets de collecte de données distribuées.

Figure 5.11: PhotoCity tourné la tâche potentiellement laborieuse de la collecte de données (à savoir, le téléchargement de photos) et l'a transformé en un jeu (Tuite et al., 2011).

Figure 5.11: PhotoCity tourné la tâche potentiellement laborieuse de la collecte de données (c. -à- téléchargement de photos) et l'a transformé en un jeu (Tuite et al. 2011) , (Tuite et al. 2011) .

PhotoCity a été déployé pour permettre une reconstruction 3D de deux universités: l'Université Cornell et de l'Université de Washington. Les joueurs de chaque campus pourraient inspecter l'état actuel du modèle de reconstruction de leur campus. Ensuite, ils pourraient gagner des points en téléchargeant des images qui élargissent le modèle actuel. Par exemple, si le modèle actuel de Uris Library (à Cornell) était très inégale, un joueur pourrait gagner des points en téléchargeant de nouvelles photos de lui. Critique, les photos qui ont été téléchargés doivent se chevaucher avec des photos existantes afin qu'elles puissent être validées, et le nombre de points qu'un joueur a reçu est basé sur le montant que leur photo ajoute le modèle actuel. En fin de compte, les chercheurs ont pu utiliser ces photos téléchargées pour créer des modèles 3D de haute résolution de bâtiments sur les deux campus (figure 5.12).

Figure 5.12: Le jeu de PhotoCity a permis aux chercheurs et aux participants de créer des modèles 3D de haute qualité des bâtiments à l'aide de photos téléchargées par les participants (Tuite et al., 2011).

Figure 5.12: Le jeu de PhotoCity a permis aux chercheurs et aux participants de créer des modèles 3D de haute qualité des bâtiments à l' aide de photos téléchargées par les participants (Tuite et al. 2011) , (Tuite et al. 2011) .

La conception de PhotoCity résout élégamment deux problèmes: la validation des données et d'échantillonnage. Tout d'abord, les photos ont été validés par les jumelant contre photos précédentes qui étaient à son tour adapté aux photos précédentes tout le chemin du retour vers les photos de semences qui ont été téléchargés par des chercheurs. En d'autres termes, à cause de cette redondance intégrée, il est très difficile pour le système d'accepter les mauvaises données. Deuxièmement, le système de notation entraîne naturellement les participants à recueillir le plus pratique-données les plus précieuses, non. En fait, voici quelques - unes des stratégies que les joueurs décrits à l' aide afin de gagner plus de points, ce qui équivaut à la collecte de données les plus précieuses (Tuite et al. 2011) , (Tuite et al. 2011) :

  • "[J'ai essayé de] approcher l'heure du jour et de l'éclairage que certaines photos ont été prises; cela contribuerait à prévenir le rejet par le jeu. Cela dit, les jours nuageux étaient de loin le meilleur lorsqu'ils traitent avec des coins, car moins de contraste a aidé la figure de jeu sur la géométrie de mes photos ".
  • «Quand il y avait du soleil, j'ai utilisé les caractéristiques anti-shake de mon appareil photo pour me permettre de prendre des photos tout en marchant autour d'une zone particulière. Cela m'a permis de prendre des photos nettes sans avoir à arrêter ma foulée. Aussi prime: moins les gens me regardaient "!
  • "Prendre beaucoup de photos d'un bâtiment avec appareil photo 5 mégapixels, puis rentrer à la maison à soumettre, parfois jusqu'à 5 concerts sur un tournage de week-end, était photo stratégie de capture primaire. Organisation des photos sur les dossiers de disque dur externe par région du campus, la construction, puis le visage de la construction a fourni une bonne hiérarchie pour structurer les téléchargements ".

Ces déclarations des participants montrent que, quand ils sont émis des commentaires appropriés, ils peuvent devenir très expert à la collecte de données d'intérêt pour les chercheurs.

Dans l'ensemble, le projet de PhotoCity montre que l'échantillonnage et la qualité des données ne sont pas des problèmes insurmontables dans la collecte de données de distribution. En outre, il montre que les données distribuées projets de collecte ne sont pas limités à des tâches que les gens font déjà de toute façon, comme l'observation des oiseaux. Avec la bonne conception, les bénévoles peuvent être encouragés à faire d'autres choses aussi.