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J-GLOBAL ID：201702219879582511   整理番号：17A1251237

視覚クラウドセンシングシステムのための作業者の寄与データ有用性測定【Powered by NICT】

Worker-Contributed Data Utility Measurement for Visual Crowdsensing Systems

著者 (6件)： Guo Bin (Northwestern Polytechnical University, Xi’an, Shaanxi, China) ,  Chen Huihui (Northwestern Polytechnical University, Xi’an, Shaanxi, China) ,  Han Qi (Colorado University of Mines, Golden, CO) ,  Yu Zhiwen (Northwestern Polytechnical University, Xi’an, Shaanxi, China) ,  Zhang Daqing (Institut Mines-Telecom/Telecom SudParis, Evry, Essonne, France) ,  Wang Yu (University of North Carolina at Charlotte, Charlotte, NC)
資料名： IEEE Transactions on Mobile Computing  (IEEE Transactions on Mobile Computing)
巻： 16  号： 8  ページ： 2379-2391  発行年： 2017年 
JST資料番号： W1357A  ISSN： 1536-1233  CODEN： ITMCCJ  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 視覚crowdsensingは多くの応用分野に適用することに成功し,作業者寄与した視覚データの品質を評価し改善するについての研究は殆どない。分解能のような従来の測定基準に基づく視覚品質を評価するのではなく,データ多様性,視覚crowdsensingタスクの広い流に重要なに焦点を当てた。二代表的な多様性指向のタスクタイプを調べた,すなわち静的物体画像と進化イベント写真。前者は固定物体に関するマルチfacet/aspect低冗長データを収集することを目的とし,一方,後者はイベントを通じて重要なシーンの詳細を検出し,収集していきたい。はこれらの品質要求をつなぐデータ有用性とUtiPayと呼ばれる統一視覚crowdsensingフレームワークを提案した。マクロおよびミクロ多様性ニーズにより特徴づけられるデータ有用性:マクロレベルで,ピラミッド木アプローチは多属性ベースデータ分類のために提案する。ミクロレベルでは,グループ内データ選択と労働者の寄与測定のためのいくつかの戦略を用いた。提案有用性測定法の影響を調べるために,著者らはインセンティブメカニズム:UtiとUti Bidとして二有用性強化支払方式を提案した。総計43名の被験者を持ついくつかのユーザ研究上での実験により,視覚crowdsensingタスクのデータ品質の測定と向上のためのUtiPayの性能を検証した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： *視覚 ,  画像 ,  労働者 ,  品質 ,  角錐 ,  分解能
準シソーラス用語： データ品質 ,  被験者 ,  データ分類 ,  視覚品質 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： 移動通信  (ND08030H) ,  その他の無線通信  (ND08050D) ,  通信網  (ND07030A)

タイトルに関連する用語 (2件)： 視覚 ,  有用性