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百度優(yōu)化:一款用于改進(jìn)圖片搜索效果的標(biāo)注游戲

發(fā)布時間:  2012/9/5 11:10:21
 圖片搜索由于在搜索目標(biāo)上的特殊性,往往依賴于圖片所在網(wǎng)頁的文本來判斷圖片的內(nèi)容(我們成為圖片周邊文本)。而周邊文本往往不能很好的表達(dá)圖片的內(nèi)容,并且一張圖片往往在多個網(wǎng)頁中被引用,圖片周邊文本也不太一致,甚至于很多圖片并沒有周邊文本,因此給圖片搜索算法提出了更高挑戰(zhàn)。

  通過“眾包”的方式(百度眾測平臺)為圖片進(jìn)行信息標(biāo)注,從而提高搜索引擎的準(zhǔn)確性和召回率往往是一個比較有效的方法,并且標(biāo)注的數(shù)據(jù)可以作為圖片機(jī)器學(xué)習(xí)的樣本數(shù)據(jù),對于提高圖片機(jī)器學(xué)習(xí)的準(zhǔn)確率也有很大的效果;但是在圖片標(biāo)注的過程中也有很多問題需要解決,例如:

  (1)用戶作弊問題:在“眾包”平臺中,有因為興趣愛好參與標(biāo)注的,也有因為平臺激勵機(jī)制而參與標(biāo)注的,因此會存在部分用戶為了獲取獎勵而進(jìn)行作弊的行為,這些作弊行為會給標(biāo)注數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確率帶來很大的影響;

  (2)如何對用戶的標(biāo)注進(jìn)行引導(dǎo),使得標(biāo)注的信息更為準(zhǔn)確,讓用戶的標(biāo)注成本更低,標(biāo)注過程更為有趣味性,從而提高標(biāo)注的效率;

  本文所提到的就是一種帶有防作弊功能的,能夠?qū)τ脩舻臉?biāo)注信息進(jìn)行細(xì)分引導(dǎo),從而使得標(biāo)注數(shù)據(jù)越來越精確的圖片標(biāo)注方法。

  在本文所描述的圖片標(biāo)注游戲中,用戶被區(qū)分為兩種類型:

  (1)描述者:對系統(tǒng)展現(xiàn)的一張圖片用一段文字或者幾組關(guān)鍵字進(jìn)行描述,表達(dá)出圖片的內(nèi)容和特點(diǎn);

  (2)判斷者:系統(tǒng)向其展現(xiàn)多張圖片(一般情況下為4張)以及一段描述文字,這段描述文字所對應(yīng)的圖片也包含在所展現(xiàn)的圖片當(dāng)中,判斷者根據(jù)“描述文字”挑選出對應(yīng)的圖片;

  用戶可以隨時在“描述者”和“判斷者”之間切換身份,但是不會出現(xiàn)用戶自己判斷自己所描述的圖片的情況。系統(tǒng)將“描述者”描述的圖片分配給“判斷者”的時候有一套算法確保不會分配給“原描述者”,并且也不會分配給距離“描述者”較近或者可能認(rèn)識的“判斷者”。我們在文章后面會描述這個分配算法。

  一、“描述者”描述圖片的過程

  圖1: 圖片標(biāo)注系統(tǒng)

  如圖1,當(dāng)用戶點(diǎn)擊“圖片標(biāo)注系統(tǒng)”的“描述圖片”按鈕之后,系統(tǒng)會從圖片數(shù)據(jù)集(圖片URL集合)中隨機(jī)挑選出100個圖片URL,然后逐個給用戶展示圖片(如圖2和3)。

  圖2:描述圖片(甲殼蟲昆蟲)

  圖3:描述圖片(甲殼蟲汽車)

  圖4:描述圖片(甲殼蟲樂隊)

  二、“判斷者”判斷圖片的過程

  圖5:判斷圖片

  當(dāng)用戶選擇“判斷圖片”的時候,系統(tǒng)也會選擇隨機(jī)選擇100個已經(jīng)有標(biāo)注(就是有用戶描述)的圖片,每次展示一段標(biāo)注文字以及相應(yīng)的4張圖片(可以是更多張,系統(tǒng)可以配置)。如圖5,最上面藍(lán)色框里面是已有用戶標(biāo)注“甲殼蟲汽車”,中間是系統(tǒng)挑選出來的4張圖片,挑選的算法后面會有詳細(xì)介紹。挑選的圖片當(dāng)中包含用戶標(biāo)注對應(yīng)的圖片,例如圖5中就是對應(yīng)中間的紅色甲殼蟲汽車。

  當(dāng)用戶判斷出圖片之后,只要用鼠標(biāo)點(diǎn)擊相應(yīng)的圖片就會在圖片周邊有紅色的方框?qū)D片圈住,用戶點(diǎn)擊繼續(xù)判斷即可提交判斷結(jié)果并進(jìn)入到下一個標(biāo)注文字的判斷。

  三、“判斷者”的選取方法

  為了防止作弊,系統(tǒng)有一套“判斷者”選取方法,主要避免如下的作弊行為:

  (1)“描述者”判斷自己所標(biāo)注的圖片;

  (2)“描述者”和“判斷者”之間協(xié)同作弊;

  系統(tǒng)的處理方法如下:

  (1)“描述者”在標(biāo)注圖片的時候,系統(tǒng)會記錄描述者的賬號和IP地址;

  (2)系統(tǒng)在挑選“判斷者”的時候會選擇不同的賬號,并且對IP地址進(jìn)行位置轉(zhuǎn)換,選擇一個距離“描述者”較遠(yuǎn)的“判斷者”;

  (3)系統(tǒng)會記錄“標(biāo)注文字”的分配歷史記錄,不會將同一個“標(biāo)注文字”重復(fù)分配給同一個“判斷者”,“描述者”和“判斷者”之間的持續(xù)作弊成本很高;

  四、相關(guān)圖片的選取方法

  系統(tǒng)在挑選“相關(guān)圖片”給“判斷者”的時候,需要解決如下問題:

  (1)不能出現(xiàn)極度相似甚至重復(fù)的圖片;

  (2)圖片之間要對標(biāo)注文字有區(qū)分度和標(biāo)注引導(dǎo)作用;

  對于第1點(diǎn)不難理解,因為出現(xiàn)極度相似甚至重復(fù)圖片的時候,那么“判斷者”就沒法選擇圖片。對于第2點(diǎn)我們舉個例子說明一下,例如下面這張圖片(甲殼蟲汽車):

 

  圖6:甲殼蟲汽車

  “描述者”在一開始的時候很可能僅僅標(biāo)注“甲殼蟲”,“甲殼蟲”這個信息雖然沒有錯,但是在應(yīng)用到圖片檢索的時候會存在歧義,因為“甲殼蟲”可能對應(yīng)“甲殼蟲汽車”、“甲殼蟲昆蟲”和“甲殼蟲樂隊”,為了引導(dǎo)“描述者”進(jìn)一步標(biāo)注出有區(qū)分度的標(biāo)注信息,系統(tǒng)會根據(jù)“甲殼蟲”這個關(guān)鍵字選取出如下三張圖片:

  圖7、標(biāo)注信息無區(qū)分度

  這時候“判斷者”根據(jù)“甲殼蟲”無法判斷“描述者”所描述的圖片是哪一張,從而雙方都獲取不同系統(tǒng)獎勵的積分,從而推動“描述者”進(jìn)一步標(biāo)注更為詳細(xì)和有區(qū)分度的信息,例如“描述者”可能會進(jìn)一步描述為:“甲殼蟲汽車、紅色、大眾”,這時候“判斷者”就很容易判斷出圖片。

  系統(tǒng)在選擇展現(xiàn)圖片的時候,會根據(jù)標(biāo)注中的關(guān)鍵字從圖片庫中進(jìn)行組合選取,例如標(biāo)注文字中可以提取出關(guān)鍵字K1、K2和K3,系統(tǒng)會對關(guān)鍵字進(jìn)行組合(K1,K2)、(K2、K3)和(K1,K2,K3)等從圖片庫中提取相關(guān)的圖片,這是一個根據(jù)關(guān)鍵字檢索圖片的過程。

  選取出相關(guān)的候選圖片后,我們會用“感知哈希函數(shù)”對圖片進(jìn)行相似度計算,我們選用基于DCT離散余弦變換的圖像感知哈希,計算出兩張圖片的漢明距離,并且設(shè)置閾值為26(可以調(diào)整),小于26的情況下我們認(rèn)為兩張圖片極度相似,從而不選擇這張圖片,例如如下兩張圖片的計算結(jié)果:

圖8、Hamming Distance=24.000000 ( <26, 相似 )

圖9、Hamming Distance=40.000000 ( >26,不相似 )

  通過漢明距離的計算,我們選用圖9中的黃色甲殼蟲,而不選用圖8中第2張紅色甲殼蟲,因為這張圖片和標(biāo)注文字對應(yīng)的圖片極度相似。

  五、系統(tǒng)的數(shù)據(jù)通信流

  如圖10,圖片標(biāo)注系統(tǒng)劃分為三層結(jié)構(gòu):表現(xiàn)層、邏輯層和數(shù)據(jù)層,各層的功能如下:

  (1)表現(xiàn)層:圖片標(biāo)注系統(tǒng)包括Web前端、Android前端和IOS前端等不同終端,用戶可以通過這些終端參與圖片標(biāo)注;

  (2)邏輯層:邏輯層是整個系統(tǒng)比較復(fù)雜的部分,包括數(shù)據(jù)預(yù)處理、核心調(diào)度和標(biāo)注管理三個不同模塊,后面我們會詳細(xì)介紹各個模塊的功能;

  (3)數(shù)據(jù)層:圖片標(biāo)注系統(tǒng)對圖片URL集合等原始數(shù)據(jù)進(jìn)行處理,最終產(chǎn)出帶有用戶標(biāo)注信息的數(shù)據(jù)集,圖中的“用戶數(shù)據(jù)”就是用戶信息,而“IP地域數(shù)據(jù)”是用于判斷用戶所在物理位置用的詞典。

  圖10、圖片標(biāo)注系統(tǒng)結(jié)構(gòu)

  下面我們對系統(tǒng)最為復(fù)雜的“邏輯層”進(jìn)行介紹,“邏輯層”包括“數(shù)據(jù)預(yù)處理”、“核心調(diào)度”和“標(biāo)注管理”三部分,功能如下:

  (1)數(shù)據(jù)預(yù)處理:

  A、為了改善一些圖片所在服務(wù)器響應(yīng)慢導(dǎo)致終端用戶等待時間過長的問題,數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊會對原始圖片URL進(jìn)行探測,檢測響應(yīng)速度,篩選出響應(yīng)時間慢的URL,并且對響應(yīng)時間慢的圖片進(jìn)行后臺抓取保存,當(dāng)終端請求這些圖片的時候會向后臺請求,而不請求原URL地址;

  B、數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊還會對原始數(shù)據(jù)中的圖片URL發(fā)送請求獲取圖片,然后計算其基于DCT的感知哈希值,哈希值用于后面核心調(diào)度模塊選擇圖片的時候?qū)Ρ葓D片之間的漢明距離,從而決定選取哪些圖片給“判斷者”;

  (2)核心調(diào)度:

  A、核心調(diào)度模塊的第一個功能是為“描述者”選擇展示圖片,當(dāng)一個用戶作為“描述者”加入系統(tǒng)之后,核心調(diào)度模塊會為其隨機(jī)挑選100張圖片;

  B、核心調(diào)度模塊的第二個功能是為“描述者”標(biāo)注的圖片找到一個或者多個“判斷者”,“判斷者”是隨機(jī)選取的,和“描述者”之間互不認(rèn)識,并且選取的“判斷者”的IP在物理距離上離“描述者”比較遠(yuǎn),并且會優(yōu)先選擇之前未判斷過該圖片的“判斷者”;

  C、核心調(diào)度模塊的第三個功能是為“判斷者”提供標(biāo)注文字、標(biāo)注文字對應(yīng)的圖片以及經(jīng)過組合搜索和相似度計算之后挑選出來的另外幾張圖片,首先核心模塊會將標(biāo)注文字進(jìn)行切詞和關(guān)鍵字提取,然后對關(guān)鍵字進(jìn)行一組隨機(jī)組合之后從系統(tǒng)中檢索出相關(guān)的候選圖片,根據(jù)這些圖片的感知哈希值挑選出和標(biāo)注文字對應(yīng)圖片的漢明距離超過閾值的圖片,避免出現(xiàn)極度相似甚至相同的圖片(圖片的感知哈希值是之前通過“數(shù)據(jù)預(yù)處理”計算得出的)。

  (3)標(biāo)注管理:

  標(biāo)注管理負(fù)責(zé)將用戶的標(biāo)注數(shù)據(jù)更新到后臺標(biāo)注數(shù)據(jù)集中,數(shù)據(jù)是以圖片的URL作為Key,一個圖片可以對應(yīng)多段標(biāo)注文字(如表1),每段標(biāo)注文字可以被多個“判斷者”判斷,系統(tǒng)會記錄每個“判斷者”的判斷結(jié)果(如表2):

  【說明】:表1和表2只列出關(guān)鍵的數(shù)據(jù)字段,實際系統(tǒng)中會包括標(biāo)注時間、判斷時間、標(biāo)注IP、判斷IP等等更多的信息,這些信息會用于系統(tǒng)防作弊;

  【文章小結(jié)】:

  通過本文所描述的標(biāo)注游戲能夠快速地獲得大量較為準(zhǔn)確的圖片標(biāo)注信息,對于提高圖片搜索效果有很大的作用,體現(xiàn)在兩個方面:

  (1)圖片搜索準(zhǔn)確率:由于引入精確度較高的標(biāo)注數(shù)據(jù),使得圖片的信息更為全面,搜索準(zhǔn)確度更高;

  (2)圖片搜索召回率:對于沒有“周邊文本”的圖片,原來比較難在搜索引擎中被索引,通過標(biāo)注系統(tǒng)標(biāo)注之后能夠索引建庫,從而提高圖片的召回率。

  游戲采用的標(biāo)注方法具有如下特點(diǎn):

  (1)防標(biāo)注作弊功能:由于“描述者”和“判斷者”是通過系統(tǒng)的“核心調(diào)度”模塊按照一定的算法進(jìn)行選取,使得用戶作弊的成本很高,從而避免了用戶作弊行為,使得最終的圖片標(biāo)注數(shù)據(jù)準(zhǔn)確度較高;

  (2)對用戶標(biāo)注進(jìn)行有效的引導(dǎo),使得用戶標(biāo)注出更為精細(xì)的,有區(qū)分度的標(biāo)注信息,系統(tǒng)通過對標(biāo)注文字進(jìn)行切詞提取出關(guān)鍵字,并對關(guān)鍵字進(jìn)行多組組合之后從圖片數(shù)據(jù)庫中提取出相關(guān)圖片,并且通過感知哈希函數(shù)計算漢明距離,從而消除相似度極高甚至一樣的圖片,使得提供給“判斷者”的圖片具有區(qū)分度,也能夠促使“描述者”進(jìn)一步精確標(biāo)注圖片。


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