Jag accepterar att kakor lagras på min dator

Läs mer

Diversifying demining: An experimental crowdsourcing method for optical mine detection.

Diversifying demining: An experimental crowdsourcing method for optical mine detection. Beställ tryckt exemplar Lägg i kundvagnen Ladda ned som PDF
Författare: David Andersson
Ort: Linköping
Sidor: 63
Utgivningsår: 2009
Publiceringsdatum: 2009-01-08
Rapportnummer: (FOI-R--2619--SE)
Nyckelord Crowdsourcing, mindetektion, minspaning, mångfald, bildanalys
Keywords Crowdsourcing, diversity, mine detection, image analysis
Sammanfattning Detta examensarbete går igenom tanken bakom crowdsourcing och mångfaldens styrka tillämpad på optisk mindetektering. Tanken är att använda det mänskliga ögat och Internets skiftande och varierande arbetsstyrka som ett tillägg för att upptäcka minor tillsammans med dataalgoritmer. Mångfaldsteorin i problemlösande diskuteras och speciellt "Diversity Trumps Ability"-satsen och "Diversity Prediction"-satsen och hur de ska genomföras för tillämpningar som kontrastigenkänning respektive ytreduktion. Ett enkelt kontrastigenkänningsexperiment har genomförts för att jämföra resultaten mellan en lekmannagrupp och en expertgrupp. Grupperna tittar på delar av data från hyperspektrala bilder och klassifierar andel objekt eller minor och terrängtyp. På grund av lågt deltagande från expertgruppen och en felaktig experimentintroduktion ger inte experimentet några statistiskt signifikanta resultat, varför ingen slutsats dras. Experimentförbättringar och framtida tillämpningar föreslås.
Abstract This thesis explores the concepts of crowdsourcing and the ability of diversity, applied to optical mine detection. The idea is to use the human eye and wide and diverse workforce available on the Internet to detect mines, in addition to computer algorithms. The theory of diversity in problem solving is discussed, especially the Diversity Trumps Ability Theorem and the Diversity Prediction Theorem, and how they should be carried out for possible applications such as contrast interpretation and area reduction respectively. A simple contrast interpretation experiment is carried out comparing the results of a laymen crowd and one of experts, having the crowds examine extracts from hyperspectral images, classifying the amount of objects or mines and the type of terrain. Due to poor participation rate of the expert group, and an erroneous experiment introduction, the experiment does not yield any statistically significant results. Therefore, no conclusion is made. Experiment improvements are proposed as well as possible future applications.

Kundvagn

Inga rapporter i kundvagnen

FOI, Totalförsvarets forskningsinstitut

FOI
Totalförsvarets forskningsinstitut
164 90 Stockholm

Tel: 08-555 030 00
Fax: 08-555 031 00

Orgnr: 202100-5182