發(fā)布時間：2017-05-05 21:10

  本文關鍵詞：面向專業(yè)屬性標注的眾包平臺研發(fā)及應用，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：隨著大數據時代的來臨,人工智能和機器學習飛速發(fā)展,對于數據集的需求也越來越迫切,需要對海量數據進行快速的標注。研究者從傳統的專家標注和計算機標注中,提出了折中的眾包標注方法。眾包是把原先由專家完成的任務,外包給大眾來完成,具有低成本、高效率、高質量的特點,在最近幾年中得到了廣泛的應用。隨著眾包的發(fā)展,眾包平臺開始出現并飛速發(fā)展。在過去幾年中,國外出現了各式各樣的眾包平臺來完成各種任務,而在國內,眾包平臺更關注軟件眾包,而缺乏面向專業(yè)屬性標注的眾包平臺。本文研發(fā)了面向專業(yè)視覺屬性的眾包標注平臺“人從眾”。需求者在提供圖片和屬性之后,眾包平臺會自動生成任務并發(fā)布任務給工作者進行標注。平臺為三種屬性任務都設計了相應的功能。標注完成之后,平臺以自動或半自動的方式整合最終的眾包標注結果。與中國美術學院合作,以人從眾為基礎,眾包標注得到美學屬性數據集。在經過三個月的標注之后,獲得了標注結果。本文提出了面向標簽不平衡性的半監(jiān)督眾包學習算法。針對標簽種類之間的不平衡性,引入了加權參數。通過少部分正確標簽,訓練得到適應該任務標簽類別的加權參數,在原有的期望最大化算法的基礎上,加入了權重,提高了最終整合標簽的準確率。
【關鍵詞】：專業(yè)屬性眾包標注平臺 研發(fā) 美學屬性數據集 標簽不平衡性
【學位授予單位】：浙江大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：TP311.52
【目錄】：

• 摘要5-6
• Abstract6-13
• 第1章 緒論13-17
• 1.1 課題背景13-14
• 1.2 本文主要研究內容14-15
• 1.3 本文組織結構15-16
• 1.4 本章小結16-17
• 第2章 相關研究與技術綜述17-32
• 2.1 眾包17-25
• 2.1.1 眾包的模型17-18
• 2.1.2 眾包平臺18-20
• 2.1.3 眾包任務類型及設計20-25
• 2.2 眾包算法25-27
• 2.2.1 現有算法26-27
• 2.3 視覺屬性27-31
• 2.3.1 普通屬性數據集28-29
• 2.3.2 相對屬性數據集29-30
• 2.3.3 位置屬性數據集30-31
• 2.4 本章小結31-32
• 第3章 眾包屬性標注平臺研發(fā)32-45
• 3.1 簡介32
• 3.2 系統需求分析32-34
• 3.2.1 輸入輸出說明32
• 3.2.2 現有方法對比32-34
• 3.2.3 專家調研34
• 3.2.4 系統可擴展性34
• 3.3 眾包平臺架構34-36
• 3.3.1 開發(fā)環(huán)境和工具35-36
• 3.4 功能模塊設計與實現36-44
• 3.4.1 任務發(fā)布功能模塊36-40
• 3.4.2 平臺管理功能模塊40-42
• 3.4.3 結果整合功能模塊42
• 3.4.4 任務完成功能模塊42-44
• 3.5 本章小結44-45
• 第4章 應用人從眾構建美學屬性數據集45-53
• 4.1 簡介45
• 4.2 美學屬性研究和任務設計45-49
• 4.2.1 現有美學屬性及數據集45-48
• 4.2.2 數據集圖片和屬性介紹48-49
• 4.2.3 美學屬性任務設計49
• 4.3 眾包任務界面實例49-51
• 4.4 眾包結果統計51-52
• 4.5 本章小結52-53
• 第5章 面向標簽不平衡性的半監(jiān)督眾包學習算法53-67
• 5.1 簡介53
• 5.2 算法概述53-57
• 5.2.1 形式化說明53-54
• 5.2.2 少數服從多數算法54-55
• 5.2.3 期望最大化算法55-56
• 5.2.4 算法結構56-57
• 5.3 加權參數評估算法57-59
• 5.4 基于加權參數的工作者能力評估和最終結果整合59-60
• 5.5 基于層次化眾包結果的眾包學習算法的求解過程60-61
• 5.6 實驗61-63
• 5.6.1 數據集61
• 5.6.2 加權參數的訓練結果61-63
• 5.6.3 最終結果的準確率63
• 5.7 眾包整合結果分析63-66
• 5.8 本章小結66-67
• 第6章 總結與展望67-69
• 6.1 總結67
• 6.2 展望67-69
• 參考文獻69-72
• 攻讀碩士學位期間主要的研究成果72-73
• 致謝73

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  本文關鍵詞：面向專業(yè)屬性標注的眾包平臺研發(fā)及應用，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

本文編號：347100