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J-GLOBAL ID：202202230602503588   整理番号：22A0696652

クラウドソース3D再構成のための効率的で公平でロバストな画像価格決定機構【JST・京大機械翻訳】

An Efficient, Fair, and Robust Image Pricing Mechanism for Crowdsourced 3D Reconstruction

著者 (3件)： Li Qinya (Department of Computer Science and Engineering, Shanghai Key Laboratory of Scalable Computing and Systems, Shanghai Jiao Tong University, Shanghai, China) ,  Wu Fan (Department of Computer Science and Engineering, Shanghai Key Laboratory of Scalable Computing and Systems, Shanghai Jiao Tong University, Shanghai, China) ,  Chen Guihai (Department of Computer Science and Engineering, Shanghai Key Laboratory of Scalable Computing and Systems, Shanghai Jiao Tong University, Shanghai, China)
資料名： IEEE Transactions on Services Computing  (IEEE Transactions on Services Computing)
巻： 15  号： 1  ページ： 498-512  発行年： 2022年 
JST資料番号： W2437A  ISSN： 1939-1374  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： 大規模で高品質の画像収集は,3D再構成シナリオにおける基本的要求である。クラウドソーシングは,多くの多様な画像を収集するのを助けることができる。しかし,人々が自分の自尊のためにタスクを達成するのは難しい。さらに,収集した画像の品質は様々である。低品質画像は3D再構成の性能を劣化させる。低品質画像を避け,参加者を高品質画像に提供するために,報酬を割り当てるとき,画像品質を考慮した。本論文では,3D再構成における参加者の報酬を決定するために,ImgPriceと呼ばれる価格決定機構を提案した。協調ゲームとして画像収集のプロセスをモデル化し,画像品質と報酬割当てにおける重要因子としての画像の到着順序に関してモデル化した。ImgPriceは,従来の価格決定方式,例えばShapley価値とBanzhaf電力指数ベースの方法と異なり,それは画像到着シーケンスを不可欠な要素として導入する。最後に,AndroidプラットフォームにImgPriceを実装し,その性能を広範囲に評価する。著者らの評価結果は,ImgPriceが計算効率,公平性,およびロバスト性に関して他の既存の方式より優れていることを実証した。要するに,クラウドソース3D再構成のための画像品質ベースの価格決定機構は実行可能で有効である。Copyright 2022 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *価格決定 ,  電力 ,  評価 ,  協力ゲーム ,  *画像 ,  画質 ,  *ロバスト性 ,  公平性
準シソーラス用語： 計算効率 ,  高品質 ,  クラウドソーシング ,  *3D画像再構成 ,  アンドロイド ,  画像収集 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (5件)： クラウド ,  ソース ,  3D再構成 ,  ロバスト ,  価格決定