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J-GLOBAL ID：202202284818203375   整理番号：22A0554533

アートワーク画像の人間知覚類似性データを収集するためのカードゲーム【JST・京大機械翻訳】

A Card Game for Collecting Human-Perceived Similarity Data of Artwork Images

著者 (3件)： Wei Zhenao (Graduate School of Information Science and Engineering, Ritsumeikan University, Shiga, Japan) ,  Paliyawan Pujana (Research Organization of Science and Technology, Ritsumeikan University, Shiga, Japan) ,  Thawonmas Ruck (College of Information Science and Engineering, Ritsumeikan University, Shiga, Japan)
資料名： IEEE Access  (IEEE Access)
巻： 10  ページ： 8103-8111  発行年： 2022年 
JST資料番号： W2422A  ISSN： 2169-3536  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： 本論文では,芸術画像の類似度データを収集するための「Lotery」という名のカードゲームシステムを提案した。それは,有意義な方法に参加することを可能にするゲームを介して,与えられたタスクにおいて,与えられたタスクにおける計算ステップをアウトソーシングする「目的(APGWAP)」と呼ばれるゲーム設計の概念に基づいて構築される。ゲームシステムをTwitchに流した。このゲームシステムでは,2つの人工知能(AI)プレーヤーは,それらのターンのカードの集合から最も類似した2つのカードをマッチし,それらを廃棄する。聴衆は,AssisantとJuryの間のそれらの役割を選択できる。支援は,与えられたターンのAIプレーヤーが,そのようなカードのペアを選択するのを助けるが,一方,Juryは,選択されたペアが類似したように,スコアリングを与える。実験では,報酬に対する報酬を提供するための異なる方法,すなわち,等しい報酬,ランダム報酬,および性能ベースの報酬を調査した。実験結果は,性能ベースの報酬が個人のtification化を著しく促進して,いくつかの他の因子に関してより良いゲーム体験を提供することを示した。さらに,著者らの実験では,ヒトの異なるグループがすべての画像対に対して類似の類似性スコアを提供し,いくつかの試行を通して一貫した信頼できる人間データが,著者らのゲームシステムを使用して可能であることを,収集するのが,判明した。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： *ゲーム ,  ヒト ,  人工知能 ,  類似性 ,  視聴者 ,  アウトソーシング
準シソーラス用語： ゲーム機 ,  スコア化 ,  類似度 ,  プレイヤ ,  カードゲーム , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： 無線通信一般  (ND08010L) ,  計算機網  (JC03000K) ,  ゲーム理論  (KA03060T)

タイトルに関連する用語 (7件)： アート ,  ワーク ,  人間 ,  知覚 ,  類似性 ,  収集 ,  カードゲーム