面向专业属性标注的众包平台研发及应用

发布时间：2017-05-05 21:10

  本文关键词：面向专业属性标注的众包平台研发及应用，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：随着大数据时代的来临,人工智能和机器学习飞速发展,对于数据集的需求也越来越迫切,需要对海量数据进行快速的标注。研究者从传统的专家标注和计算机标注中,提出了折中的众包标注方法。众包是把原先由专家完成的任务,外包给大众来完成,具有低成本、高效率、高质量的特点,在最近几年中得到了广泛的应用。随着众包的发展,众包平台开始出现并飞速发展。在过去几年中,国外出现了各式各样的众包平台来完成各种任务,而在国内,众包平台更关注软件众包,而缺乏面向专业属性标注的众包平台。本文研发了面向专业视觉属性的众包标注平台“人从众”。需求者在提供图片和属性之后,众包平台会自动生成任务并发布任务给工作者进行标注。平台为三种属性任务都设计了相应的功能。标注完成之后,平台以自动或半自动的方式整合最终的众包标注结果。与中国美术学院合作,以人从众为基础,众包标注得到美学属性数据集。在经过三个月的标注之后,获得了标注结果。本文提出了面向标签不平衡性的半监督众包学习算法。针对标签种类之间的不平衡性,引入了加权参数。通过少部分正确标签,训练得到适应该任务标签类别的加权参数,在原有的期望最大化算法的基础上,加入了权重,提高了最终整合标签的准确率。
【关键词】：专业属性众包标注平台 研发 美学属性数据集 标签不平衡性
【学位授予单位】：浙江大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TP311.52
【目录】：

• 摘要5-6
• Abstract6-13
• 第1章 绪论13-17
• 1.1 课题背景13-14
• 1.2 本文主要研究内容14-15
• 1.3 本文组织结构15-16
• 1.4 本章小结16-17
• 第2章 相关研究与技术综述17-32
• 2.1 众包17-25
• 2.1.1 众包的模型17-18
• 2.1.2 众包平台18-20
• 2.1.3 众包任务类型及设计20-25
• 2.2 众包算法25-27
• 2.2.1 现有算法26-27
• 2.3 视觉属性27-31
• 2.3.1 普通属性数据集28-29
• 2.3.2 相对属性数据集29-30
• 2.3.3 位置属性数据集30-31
• 2.4 本章小结31-32
• 第3章 众包属性标注平台研发32-45
• 3.1 简介32
• 3.2 系统需求分析32-34
• 3.2.1 输入输出说明32
• 3.2.2 现有方法对比32-34
• 3.2.3 专家调研34
• 3.2.4 系统可扩展性34
• 3.3 众包平台架构34-36
• 3.3.1 开发环境和工具35-36
• 3.4 功能模块设计与实现36-44
• 3.4.1 任务发布功能模块36-40
• 3.4.2 平台管理功能模块40-42
• 3.4.3 结果整合功能模块42
• 3.4.4 任务完成功能模块42-44
• 3.5 本章小结44-45
• 第4章 应用人从众构建美学属性数据集45-53
• 4.1 简介45
• 4.2 美学属性研究和任务设计45-49
• 4.2.1 现有美学属性及数据集45-48
• 4.2.2 数据集图片和属性介绍48-49
• 4.2.3 美学属性任务设计49
• 4.3 众包任务界面实例49-51
• 4.4 众包结果统计51-52
• 4.5 本章小结52-53
• 第5章 面向标签不平衡性的半监督众包学习算法53-67
• 5.1 简介53
• 5.2 算法概述53-57
• 5.2.1 形式化说明53-54
• 5.2.2 少数服从多数算法54-55
• 5.2.3 期望最大化算法55-56
• 5.2.4 算法结构56-57
• 5.3 加权参数评估算法57-59
• 5.4 基于加权参数的工作者能力评估和最终结果整合59-60
• 5.5 基于层次化众包结果的众包学习算法的求解过程60-61
• 5.6 实验61-63
• 5.6.1 数据集61
• 5.6.2 加权参数的训练结果61-63
• 5.6.3 最终结果的准确率63
• 5.7 众包整合结果分析63-66
• 5.8 本章小结66-67
• 第6章 总结与展望67-69
• 6.1 总结67
• 6.2 展望67-69
• 参考文献69-72
• 攻读硕士学位期间主要的研究成果72-73
• 致谢73

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