Integrando crowdsourcing e computação humana para tarefas complexas de anotação de vídeos

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dc.contributor.advisor1Santos, Celso Alberto Saibel
dc.contributor.advisor1IDhttps://orcid.org/0000000232875843
dc.contributor.advisor1Latteshttp://lattes.cnpq.br/7614206164174151
dc.contributor.authorAmorim, Marcello Novaes de
dc.contributor.authorIDhttps://orcid.org/
dc.contributor.authorLatteshttp://lattes.cnpq.br/7419525198796496
dc.contributor.referee1Ferraz, Carlos Andre Guimaraes
dc.contributor.referee1IDhttps://orcid.org/
dc.contributor.referee1Latteshttp://lattes.cnpq.br/7716805104151473
dc.contributor.referee2Krohling, Renato Antonio
dc.contributor.referee2IDhttps://orcid.org/0000-0001-8861-4274
dc.contributor.referee2Latteshttp://lattes.cnpq.br/5300435085221378
dc.contributor.referee3Goularte, Rudinei
dc.contributor.referee3IDhttps://orcid.org/0000-0003-1531-1576
dc.contributor.referee3Latteshttp://lattes.cnpq.br/2854771102810220
dc.contributor.referee4Villaca, Rodolfo da Silva
dc.contributor.referee4IDhttps://orcid.org/0000000280513978
dc.contributor.referee4Latteshttp://lattes.cnpq.br/3755692723547807
dc.date.accessioned2024-05-30T00:48:41Z
dc.date.available2024-05-30T00:48:41Z
dc.date.issued2019-10-02
dc.description.abstractVideo annotation is an activity that aims to supplement this type of multimedia object with additional content or information about its context, nature, content, quality and other aspects. These annotations are the basis for building a variety of multimedia applications for various purposes ranging from entertainment to security. There are automatic methods for video annotation. However, these methods require specific conditions and features that are not even found in actual application scenarios. Manual annotation is a strategy that uses the intelligence and workforce of people in the annotation process and is an alternative to cases where automatic methods cannot be applied. However, manual video annotation can be a costly process because as the content to be annotated increases, so does the workload for annotating. Crowdsourcing appears as a viable solution strategy in this context because it relies on outsourcing the tasks to a multitude of workers, who perform specific parts of the work in a distributed way. However, as the complexity of required media annoyances increases, it becomes necessary to employ skilled labor, or willing to perform larger, more complicated, and more time-consuming tasks. This makes it challenging to use crowdsourcing, as experts demand higher pay, and recruiting tends to be a difficult activity. In order to overcome this problem, strategies based on the decomposition of the main problem into a set of simpler subtasks suitable for crowdsourcing processes have emerged. These smaller tasks are organized in a workflow so that the execution process can be formalized and controlled. In the literature, there are some different proposals for the construction of this type of workflow, but each of them presents limitations that still have to be overcome. In this sense, this thesis aims to present a new framework that allows the use of crowdsourcing to create applications that require complex video annotation tasks. The developed framework considers the whole process from the definition of the problem and the decomposition of the tasks, until the construction, execution, and management of the workflow. This framework, called CrowdWaterfall, contemplates the strengths of current proposals, incorporating new concepts, techniques, and resources to overcome some of its limitations
dc.description.resumoAanotação de vídeo é uma atividade que visa suplementar este tipo de objeto multimídia com conteúdo ou informações adicionais sobre seu contexto, natureza, conteúdo, quali dade e outros aspectos. Estas anotações são a base para construção de uma variedade de aplicações multimídia com propósitos diversos que variam de entretenimento até segurança. Existem métodos automáticos para a anotação de vídeo, porém, em alguns casos, estes métodos podem exigir condições e recursos específicos, os quais nem sempre serão encontrados em cenários reais. A anotação manual é uma estratégia que utiliza a inteligência e a força de trabalho de pessoas no processo de produção, sendo uma alternativa para os casos em que os métodos automáticos não podem ser aplicados. Contudo, a anotação manual de vídeo pode ser um processo custoso, pois conforme o tamanho do conteúdo a ser anotado aumenta e o tipo de anotação requerida torna-se mais complexo, a carga de trabalho para produzir anotações também aumenta. Crowdsourcing aparece como uma estratégia de solução viável para este tipo de problema, pois se baseia na terceirização das tarefas para uma multidão de trabalhadores, que executam partes específicas do trabalho de forma distribuída. Todavia, conforme aumenta a complexidade das anotações de mídia requeridas, passa a ser necessário utilizar mão de obra especi alizada, ou disposta a executar tarefas maiores, mais difíceis e mais demoradas. Isso dificulta a utilização do crowdsourcing, uma vez que os especialistas demandam maior remuneração, e o seu recrutamento tende a ser uma atividade difícil. Para contornar este problema, surgiram estratégias baseadas na decomposição do problema principal em um conjunto de sub-tarefas mais simples e adequadas para os processos crowdsourcing. Estas tarefas menores são organizadas em um workflow, de forma que o processo de execução possa ser formalizado e controlado. Na literatura existem algumas propostas diferentes para a construção deste tipo de workflow, porém cada uma delas apresenta limitações que ainda precisam ser superadas. Nesse sentido, esta tese visa apresentar um novo framework que possibilita a utilização de crowdsourcing para criação de aplicações que demandam tarefas complexas de anotação de vídeo. O framework desenvolvido considera todo o processo desde a definição do problema e a decomposição das tarefas, até a construção, execução e gerência do workflow. Este framework, chamado CrowdWaterfall, contempla os pontos fortes das propostas atuais, incorporando novos conceitos, técnicas e recursos para superar algumas das suas limitações.
dc.formatText
dc.identifier.urihttp://repositorio.ufes.br/handle/10/13843
dc.languagepor
dc.publisherUniversidade Federal do Espírito Santo
dc.publisher.countryBR
dc.publisher.courseDoutorado em Ciência da Computação
dc.publisher.departmentCentro Tecnológico
dc.publisher.initialsUFES
dc.publisher.programPrograma de Pós-Graduação em Informática
dc.rightsopen access
dc.subjectCrowdsourcing
dc.subjectComputação humana
dc.subjectAgregação
dc.subjectAnotação de vídeo
dc.subjectHuman computation
dc.subjectAggregation
dc.subjectVideo annotation
dc.subject.br-rjbnsubject.br-rjbn
dc.subject.cnpqCiência da Computação
dc.titleIntegrando crowdsourcing e computação humana para tarefas complexas de anotação de vídeos
dc.title.alternativetitle.alternative
dc.typedoctoralThesis
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