Image Geolocation by Non-Expert Crowd Workers with an Expert Strategy
Image Geolocation by Non-Expert Crowd Workers with an Expert Strategy
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非专家人群工作人员采用专家策略进行图像地理定位
DOI：
10.1109/bigdata55660.2022.10020932
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发表时间：
2022
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
Morishima Atsuyuki
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Kim Seungun;Matsubara Masaki;Morishima Atsuyuki
识别照片拍摄的位置是许多应用程序中的重要操作，例如灾难响应，如果它与位置信息不关联的话。这一过程通常由熟悉地理位置的专家完成。然而，不能保证我们能找到这样的专家工人。在本文中，我们探索了一种提高图像地理定位质量的方法，即通过实施专家对图像地理定位的工作流策略。初步实验结果表明，该方法在提高非专家定位精度方面是有效的。
Identifying the location where a photo was taken is an important operation in many applications such as the disaster response if it is not associated with the location information. This process usually is done by experts who are familiar with the geolocation. However it is not guaranteed that we can find such expert workers. In this paper, we explore an approach to improve the quality of image geolocation with an workflow implement experts’ strategy for the image geolocations. The result of preliminary experiment suggested that our approach is effective in improving the accuracy of non-expert geolocation.
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Michael Hayden
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通讯作者：
Sukrit Venkatagiri;Jacob Thebault-Spieker;Rachel Kohler;John Purviance;Rifat Sabbir Mansur;Kurt Luther
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DOI：
10.24963/ijcai.2018/741
发表时间：
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期刊：
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影响因子：
--
作者：
Kohler, Rachel;Purviance, John;Luther, Kurt
通讯作者：
Luther, Kurt