[發(fā)明專利]一種基于ESP游戲的圖片自動標注信息處理方法及裝置

在審

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• 申請日: 2019-01-17
• 公開（公告）號: CN109919176A
• 公開（公告）日: 2019-06-21
• 發(fā)明（設計）人: 趙欽佩;江慧;史揚;李江峰;饒衛(wèi)雄;張尹嘉
• 申請（專利權(quán)）人: 同濟大學
• 主分類號: G06K9/62
• 分類號: G06K9/62;G06F16/955;A63F9/18
• 代理公司: 上海科盛知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 31225
• 代理人: 蔡彭君

本發(fā)明涉及一種基于ESP游戲的圖片自動標注信息處理方法及裝置，其中方法包括步驟S1：接收出題方選擇的圖片以及對圖片的標注信息；步驟S2：接收答題方對于各圖片的標注信息；步驟S3：比對出題方和各答題方對于圖片的標注信息，計算出題方和各答題方的默契度，以及得到每張圖片的標注。與現(xiàn)有技術相比，本發(fā)明基于ESP游戲，可以借助出題人和答題人對庫中的圖片進行快速標注，只需要提供帶寬和計算機就可以實現(xiàn)自動標注，以及基于默契度的比對方式，可以提高標注的準確性。

技術領域

本發(fā)明涉及機器學習領域，尤其是涉及一種基于ESP游戲的圖片自動標注信息處理方法及裝置。

背景技術

隨著互聯(lián)網(wǎng)的全面覆蓋以及數(shù)碼相機、智能手機等成像設備的普及，使得人們通過QQ、微信等社交軟件進行圖片分享成為這個時代的潮流。這也使得每天有海量的圖片在社交網(wǎng)絡上傳播，如何有效的收集和利用這些圖片將意義重大。另一方面，近些年，隨著深度神經(jīng)網(wǎng)絡在圖像識別領域取得了突破性的進展，使得其在圖像處理領域的的應用迅速普及。大量基于圖像的分析和學習工作，比如人臉識別、圖像場景分類、圖像質(zhì)量評價、圖像檢索等。在這些現(xiàn)有的工作中，都涉及正確的標記數(shù)據(jù)(ground truth)。在人臉識別過程中，首先需要進行人臉檢測，檢測的準確率需要已標記的數(shù)據(jù)來進行判斷；在圖像場景(食物，風景，夜間等)分類任務中，需要不同場景的標記數(shù)據(jù)進行分類器的訓練；圖像質(zhì)量評價方法一種是采用人工判斷，另外一種是基于已有的標記數(shù)據(jù)來進行判斷；在以上這些應用場景中，精確標注的圖片訓練集是成功訓練深度學習模型的關鍵所在。同時，圖片標注工作不僅有助于學習模型的構(gòu)建，還將有助于完善現(xiàn)有的圖片搜索系統(tǒng)。

然而，通過傳統(tǒng)的人工進行圖像標注不僅價格昂貴、效率低，更由于這些標注往往由多人分工完成，通常每張圖片由獨立的個人來完成，使得圖片的標注帶有一定的個人主觀性，更可能會因為個人認知的不足造成錯誤標注。這些錯誤標注會成為噪聲標注將直接影響深度神經(jīng)網(wǎng)絡的訓練效果。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明的目的就是為了克服上述現(xiàn)有技術存在的缺陷而提供一種基于ESP游戲的圖片自動標注信息處理方法及裝置。

本發(fā)明的目的可以通過以下技術方案來實現(xiàn)：

一種基于ESP游戲的圖片自動標注信息處理方法，包括：

步驟S1：接收出題方選擇的圖片以及對圖片的標注信息；

步驟S2：接收答題方對于各圖片的標注信息；

步驟S3：比對出題方和各答題方對于圖片的標注信息，計算出題方和各答題方的默契度，以及得到每張圖片的標注。

所述步驟S1具體包括：

步驟S11：向出題方展示圖片庫中的圖片；

步驟S12：接收出題方選擇的圖片以及對圖片的標注信息，并判斷是否含有出題人導入的圖片，若為是，則執(zhí)行步驟S13，反之，則執(zhí)行步驟S14；

步驟S13：將出題方導入的圖片存入圖片庫中，并為每張圖片的生成編碼；

步驟S14：根據(jù)出題方選擇的圖片以及對圖片的標注信息生成內(nèi)容消息以及該內(nèi)容消息的url鏈接，并由出題方對外發(fā)送。

所述步驟S2具體包括：

步驟S21：接收到答題方通過所述url鏈接的訪問請求后，向答題方發(fā)送含有出題方選擇的圖片的內(nèi)容消息；

步驟S22：接收答題方對于各圖片的標注信息。

所述步驟S3具體包括：

步驟S31：比對出題方和各答題方對于圖片的標注信息，計算出題方和各答題方的默契度：

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