[发明专利]一种基于众包平台处理图像标注任务的交互方法

说明书

本发明属于图像标注技领域术，具体为基于众包平台处理图像标注任务的交互方法。本发明首先构造一套线上众包工作模式，使得任务需求方和众包成员可以在上面完成标注任务，其次，以图像标注任务为主要研究和切入点，去设计和实现相应的交互方法；具体包括：构建图像标注任务的分类体系，搭建众包平台；建立交互方法的设计准则和设计流程；设计基于众包平台处理图像标注任务的交互方法的具体操作步骤。本发明方法提高了众包工作者的标注效率和用户体验，从而更加快速的为机器学习等科研领域提供图像数据训练集，并且利用网络众包工作模式完成图像数据标注工作，也能够为残疾人等弱势群体提供新的就业和增加收入的机会。

技术领域

本发明属于图像标注技领域术，具体涉及一种在众包平台上解决图像标注任务的交互方法。

背景技术

在大数据时代下，通过合理的方法去分析和使用已有的数据可以有效的帮助我们解决许多的问题，机器学习领域通过收集有效的标注数据去训练和优化它们的模型和算法，从而更好的对一些事物和问题作出决策和推论。那么为了获得一个较好的模型，不仅需要足够好的算法，还需要大量的已标注数据(例如对图像、视频、文本等数据类别/内容的标注数据)作为训练和分析的基础。互联网众包工作模式以其快捷、低成本的特点，为解决大数据标注工作提供了一种友好的渠道。同时也为许多弱势群体(例如残疾人、老年人等)提高较多的就业机会，使得他们能够通过网络挣取一定的酬劳。

目前通过众包模式完成图像标注任务的工作方式主要有两种：一种是较为传统的线下工作模式，即任务需求方通过一些即时通讯软件联系众包工作者并传输任务文件，主要通过一些图像标注或图像浏览软件在线下完成，然后通过通讯软件将结果提交给任务需求方。这种模式下缺点主要在于大数据多次传输消耗较多时间、应对新的图像标注任务需求响应周期过长以及标注过程较为繁琐；另一种是通过众包平台的线上工作模式，也即众包平台作为桥梁，将任务发布方和众包工作者连接在一起，直接在线完成图像标注工作。现有的国内外众包平台中有一些(例如：Amazon’s Mechanical Turk、众宝网以及数据堂等)只支持一些简单基础的图像语义类标注任务；另外一些专业的平台(例如:LabelMe)支持图像中物体的轮廓标注，但是对于普通的众包工作者而言不容易上手；针对残疾人等弱势群体的众包平台(例如：耳目网、互帮网等)仍未适配一些较好的图像标注任务的解决方案。总体上这些平台上所提供的交互方案存在以下问题：缺乏一个系统的图像标注任务分类，任务上传慢，标注效率低以及用户体验差等。

发明内容

为了优化上述所提及的众包模式下解决图像标注任务过程中所面临的问题，更好的解决图像标注任务，本发明提出一种基于众包平台处理图像标注任务的交互方法。

本发明提出的基于众包平台处理图像标注任务的交互方法，具体内容参见图1所示：首先构造一套线上众包工作模式，使得任务需求方和众包成员可以在上面完成标注任务，其次，以图像标注任务为主要研究和切入点，去设计和实现相应的交互方法。具体内容如下：

(一)构建图像标注任务的分类体系，搭建众包平台

因为实际的图像标注任务比目前众包平台上的一些基础性的标注任务要复杂很多，所以需要对图像标注任务进行一个比较通用的分类，然后按照类别针对性的提出相应方案；首先需要在机器学习以及图像识别等科研领域和当前众包平台上对于图像标注需求和具体的运作情况，进行了一个详细的调研，通过对这些需求的详细分析，从而将这些图像标注任务的特性抽象出来，从而进行具体的分类。

总体上将所面临的图像标注任务分为以下四类：

(1)图像语义标注：主要针对单张图片的语义概括或者标签定义，例如：为了比较直接，快捷的对图片的整体信息有一个了解或对其进行归类，需要对其添加一至多个关键词进行标注。或者通过绑定一个问题的形式提供给众包工作者进行标注；