抄録/ポイント：
抄録/ポイント
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か月にわたる百の試験片を追跡などの生物医学的応用では,既存のビジュアルトラッキング手法の何れもがこれらの挑戦的な実世界シナリオで100%精度を達成することはできないと仮定した。一方,生物学的発見と健康診断は通常固体分析のための高品質追跡結果を必要とする。しかし,千フレームの物体による物体とフレーム毎の自動追跡アルゴリズムにより生成された手動デバッグ(検証と修正)トラッキング結果があまりにも単調である。本論文では,ループの中で人間とかかわりながら自動物体追跡結果をデバッグするかを調べた。補正伝搬を持つ新しい反復推薦システムは効果的,協調的および効率的な方法でデバッグ追跡結果に複数の人の人間の注釈者を支援するために提案した。は高度に誤りがあることが追跡データは,それらの伝搬影響と注釈者のデバッグ履歴に基づいて注釈者に推奨される。異なる注釈者が独立して追跡データをデバッグとそのデバッグの結果は,関節矯正伝搬のための収集した。注釈により発見された誤差はトラッキングデータにおける多くの類似の誤差を持ち,誤差もその近傍データに影響する可能性があるので,著者らはすべての人の人間の注釈者から補正を伝搬する人間の努力を効率的に低下させると完全追従精度への収束を加速する野放しデータに補正伝搬方式を提案した。著者らの提案した方法は,三つの挑戦的な生物学的データセット上で評価した。定量的評価と比較は補正伝搬を使用した推薦システムである自動追跡アルゴリズムにより生成されたデバッグトラッキング結果をヒトを支援するための効果的で効率的であることを検証した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】
