Vi introducerar en ny algoritm för bildsegmentering baserad på crowdsourcing genom ett spel: Ask'nSeek. Spelet ger information om föremålen i en bild, under form av klick som är antingen på objektet, eller på bakgrunden. Dessa loggar används sedan för att bestämma den bästa segmenteringen för ett objekt bland en uppsättning kandidater som genereras av den toppmoderna CPMC-algoritmen. Vi introducerar också en simulator som tillåter generering av spelloggar och ger därför insikt om det antal spel som behövs på en bild för att utföra acceptabel segmentering.  Kategorier och ämnesdeskriptorer Crowdsourcing, figur-mark segmentering, märkning spel, human computing Semantic annotation av visuellt innehåll är en process som kräver länkning pixlar inom en bild med de semantiska begrepp som är associerade till varje grupp av pixlar. Detta görs ofta på ett användarvänligt sätt. Det finns flera nivåer av interaktion mellan användare och visuellt innehåll, allt från en avsiktlig och korrekt notering som syftar till att generera högkvalitativa etiketter (t.ex., LabelMe [11]), till en helt oavsiktlig process som är mer bullrig (t.ex., Tillstånd att göra digitala eller hårda kopior av hela eller delar av detta arbete för personligt eller klassrum användning beviljas utan avgift, förutsatt att kopior inte görs eller distribueras för vinst eller kommersiella fördelar och att kopior bär detta meddelande och den fullständiga hänvisning på första sidan. Upphovsrätt till delar av detta verk som ägs av andra än ACM måste hedras. Abstraktering med kredit är tillåten. För att kopiera på annat sätt, eller återpublicera, för att posta på servrar eller för att omfördela till listor, krävs tidigare specifik behörighet och/eller avgift. Begär tillstånd från authoritys@acm.org. textinnehåll som omger bilder på webbsidor och multimediadokument). I detta dokument föreslås en metod för semantisk objektsegmentering, på pixelnivå, baserad på högkvalitativa noteringsdata som samlats in från ett online-spel: Ask'nSeek [1]. Ask'nSeek är ett tvåspelarspel där en spelare (mästaren ) placerar en liten kvadrat på bilden som ska segmenteras, en kvadrat som är osynlig för den andra spelaren (sökaren ). Målet med sökaren är att klicka inne i den dolda torget, dvs., att gissa torgets plats. Sökaren är skyldig att lösa problemet genom att begära ledtrådar till befälhavaren som består av den relativa positionen på torget med avseende på ett semantiskt objekt i bilden. Namnet på objektet skrivs in av sökaren, vilket ger en semantisk etikett för klicken. Vår strategi använder den information som samlas in från spelloggar för att så en halvövervakad bildsegmenteringsalgoritm, som så småningom kommer att extrahera objekten i bilden från den omgivande bakgrunden. I motsats till de flesta befintliga mänskliga-assisterade bildsegmenteringslösningar är den föreslagna processen oavsiktlig från användarsidan, som är engagerad i ett online-spel som är skalbar för publik och vars mål inte är bildsegmentering. Medan det tidigare arbetet med Ask'nSeek [1] syftade till att lösa problemet med objektdetektering med en avgränsande ruta fokuserar det arbete som rapporteras i detta papper på att öka den rumsliga noggrannheten hos resultaten, dvs. utföra pixelbaserad objektsegmentering. Mer specifikt undersöker detta dokument hur användarinteraktionen fångas från en publik-och spelbaserad strategi påverkar kvaliteten på objektsegmenteringsprocessen. I synnerhet undersöker vi förhållandet mellan mängden crowdsourcing arbete och kvaliteten på motsvarande segmentering resultat genom att ge en uppskattning av den minsta mängd klick som är nödvändiga för att uppnå en viss segmentering noggrannhet. Detta dokument är uppbyggt på följande sätt: I avsnitt 2 introduceras tidigare arbeten som är relaterade till detta dokument. I avsnitt 3 förklarar vi hur vi använder spelloggar från Ask'nSeek tillsammans med en toppmodern segmenteringsalgoritm, och även utforma en metod för att simulera spelloggar. Experiment och resultat presenteras i avsnitt 4. I avsnitt 5 presenteras avslutande kommentarer och riktlinjer för det framtida arbetet. Detta beslut träder i kraft den tjugonde dagen efter det att det har offentliggjorts i Europeiska unionens officiella tidning.
Ask'nSeek Ref involverade också deltagande av två spelare för att samla in textetiketter för objekten i en bild, samt välja den bästa objektkandidaten baserat på klick som anges ovan, nedan, till vänster, till höger eller på objekten.
Crowdsourced object segmentation with a game
{'venue': "CrowdMM '13", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}