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阿里众包里面的云客服考试答案是什么?
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23:02 上传
请问怎么参加考试，在哪儿呢
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高端的图像主题色提取算法
发布时间：
更新时间：
来源：网络
作者：蟲儿飞
at Hanrahan
Jeffrey Heer
在浙江大学CAD&CG国家重点实验室的可视化与可视分析小组特别整理了以下论文，下文是摘要。
非常有必要介绍一下斯坦福可视化组，两个领头人里一个是Pat Hanrahan教授，他横跨了信息可视化和科学可视化两个领域，就算是没听说过这个名字的人应该也知道2013年红得发紫的数据可视化Tableau，而他这家公司的，Tableau依托于他的Polaris系统而诞生;另外一个领头人名叫Jeffrey Heer，近几年他在信息可视化和人机交互领域非常出名，性和实用性这两个特性在他的论文中兼而有之，是一个才华洋溢的人。
在这篇文章中，解决了图像主题色提取的问题，属于颜色建模这个主题。同一年论文的一作在Eurovis、CHI和SIGGRAPH上均有发表关于颜色建模的文章(SIGGRAPH的论文现在处于conditionally accepted状态)，在Eurovis和CHI中都是最佳论文之一，真可以说他们是厚积薄发。
一般的主题色提取方法有k-means和fuzzy c-means的按颜色值聚类的方法和颜色直方图取峰值的方法。其实论文的思路并不复杂，对图像定义一系列的特征，套用多元线性回归模型LASSO，在众包平台土耳其上建立任务收集训练集，LASSO通过训练集的学习增加关键特征的权重减小冗余特征的影响，从而生成一个比较好的主题色提取模型。下面分别说明特征定义、回归模型和user study三个部分。
其实主题色这个概念真的是公说公有理，婆说婆有理，评判一张图像的主题色是哪些，一千个看官不可能得到同一个答案，但是他们的答案大多近似。因此本文以用户定义的主题色作为标准答案也算合理。对于每张图像，文章以k=40用k-means方法计算图像的40个颜色作为基准色。用户只能从这40个颜色中挑选5个颜色作为图像的主题色。
文章定义了以下6个方面的特征，提取计算出79个特征变量，这里作简单说明：
视觉显著性 saliency：文章以用户对图像的眼动跟踪数据取定义图像中每个像素的视觉显著性，定义某一套主题色在图像中的视觉显著性为所有主题色所在像素的视觉显著性的叠加，同时定义某颜色视觉显著性密度为叠加值对像素个数的比值。
覆盖误差 coverage error：覆盖误差定义为用主题色去覆盖整张图像所得到的图像和原图像的颜色误差，分硬误差和软误差两种，区别在于一个像素点是由单一主题色覆盖还是由多个主题色的线性叠加覆盖。相似地，还定义了像素在亮度、饱和度、红绿、蓝黄等颜色通道的覆盖误差，以及对图像进行分割后按区域计算的覆盖误差。
颜色多样性 color diversity：颜色多样性考虑颜色之间的平均、最大、最小距离。
颜色集中性 color impurity：颜色集中性考虑与主题色相近的前5%的像素之间的距离。
颜色可命名性 color nameability与颜色统计 color statistics：这两个听起来比较直观，实际上非常模糊，文中也没有详细介绍。
定义好这79个特征之后，就要轮到LASSO上场了。LASSO(least absolute shrinkage selection operator)是一种多元线性回归方法，在传统的多元线性回归式子之余，通过一个约束条件达到特征选择的目的(下图公式摘自于LASSO原文)。其中x是特征，β是特征的权重，如果约束t是一个无穷大的值，那么就跟一般多元线性回归没有差别，但是t逐渐减小的时候特征权重就收到挤压(shrinkage)，从而达到去除冗余特征的选择(selection)作用。通过LASSO方法对训练集的学习，所定义的79个特征就被减少到非常有限个。
User study就是作者在这个众包平台上设置了40张图像，每个用户接受10张图像的任务，在基准色中找到图像的5个主题色。另外作为对比，作者又找了11个艺术系的学生执行相同的任务。
在这次任务中用户所选的主题色和艺术系同学的还是差不多的，但是和自动方法选出来的颜色相差较大。
对于建模得到的主题色，作者又以user study去鉴定是否和图像真实主题相近，由用户以评分的方式判断，对给出主题给出1到5分，5分是非常接近而1分是非常不接近，用户组的打分都广受好评对建模得到的主题色，而其它两种方法则稍显劣势。
最后文章给出了这79个特征的权重，似乎就可以用于类似于基于主题色的图像检索一类的应用。但实际上，由于视觉显著性是通过用户的眼动跟踪数据得到的，所以无法对没有视觉显著性的图像进行建模，就大大降低了可用性。如果对这个特征进行改进的话，就能让这个方法得到更广泛的应用。
几点补充：
1.之前视物致知已经报道过这篇文章，本博文则是从学术角度重新审视这篇文章。
2.Eurovis的文章针对数据实体本身的颜色语义和设计图元所对应颜色的一致性的问题，比如是水果的数据，那蓝莓就用蓝色，香蕉就用黄色等，感兴趣的看官可以看原论文。
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问一下吧友阿里众包的事，果熟
前个月一直没弄，今天才在里面报的名，请问有多大几率可以过？然后要怎么弄，现在卖的这些daan还可以用不？
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