論文の概要: Heuristics based Mosaic of Social-Sensor Services for Scene Reconstruction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2009.11663v1
• Date: Mon, 21 Sep 2020 07:00:50 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-16 05:27:12.513948
• Title: Heuristics based Mosaic of Social-Sensor Services for Scene Reconstruction
• Title（参考訳）: シーン復元のためのソーシャルセンササービスのヒューリスティックスに基づくモザイク
• Authors: Tooba Aamir, Hai Dong and Athman Bouguettaya
• Abstract要約: 本稿では,モザイクシーンを再構築するための複合型ソーシャルセンシングクラウドサービスの選択と構成モデルを提案する。 提案手法は,クラウドソーシングされたソーシャルメディア画像を利用してモザイク画像を作成し,指定された場所と時間間隔でシーンを再構築する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.483420384410068
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We propose a heuristics-based social-sensor cloud service selection and composition model to reconstruct mosaic scenes. The proposed approach leverages crowdsourced social media images to create an image mosaic to reconstruct a scene at a designated location and an interval of time. The novel approach relies on the set of features defined on the bases of the image metadata to determine the relevance and composability of services. Novel heuristics are developed to filter out non-relevant services. Multiple machine learning strategies are employed to produce smooth service composition resulting in a mosaic of relevant images indexed by geolocation and time. The preliminary analytical results prove the feasibility of the proposed composition model.
• Abstract（参考訳）: 我々は,モザイクシーンを再構築するための,ヒューリスティックスに基づくソーシャルセンシングクラウドサービスの選択と構成モデルを提案する。 提案手法では,クラウドソーシングによるソーシャルメディア画像を利用して画像モザイクを作成し,指定された場所と時間間隔でシーンを再構築する。 新たなアプローチは、サービスの関連性と構成可能性を決定するために、イメージメタデータのベースで定義された機能のセットに依存する。 非関連サービスをフィルタリングする新しいヒューリスティック技術が開発されている。 複数の機械学習戦略を用いてスムーズなサービス構成を生成し、位置情報と時間によってインデックスされた関連画像のモザイクを生成する。 予備的な分析結果から,提案した合成モデルの有効性が証明された。

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