通过社交媒体的镜头观察世界

每天,世界各地数以百万计的人拍照并上传至社交媒体网站。他们的目标是与朋友分享照片,但它们共同创造巨大的存储库的视觉信息的世界。每张照片的观察世界如何看一个特定的时间点和空间。聚合在一起,这些照片可以提供新的观测数据来源用于学科像生物学、地球科学、社会科学或历史。这个项目正在调查所需的算法和技术挖掘这些海量照片和嘈杂的元数据来推断物质世界。项目有四个研究目标:(1)调查技术识别和纠正噪声在元数据,如行程和时间戳,(2)开发算法从图像中提取语义信息和元数据,(3)创建健壮的聚合方法从多个照片,嘈杂的证据(4)验证跨学科应用这些技术在生物学、社会学、和地球科学。

这个项目是由国家科学基金会资助事业奖,“职业:观察世界通过社交媒体的镜头,“iis - 1253549,3/1/2013-2/28/2020。

人

首席研究员:

当前的学生:

  • Shujan是个那霸,计算机科学博士学位的学生
  • Satoshi Tsutsui信息学博士学位的学生
  • Jingya王、计算机科学博士学位的学生
  • 紫香,计算机科学硕士学生
  • Ishtiak扎曼,计算机科学博士学位的学生
  • Zehua张、计算机科学博士学位的学生

校友:

  • 都赞同大都会博物馆斯文班巴奇博士(2016),现在全国儿童医院的研究科学家
  • 丹尼斯·陈,2014年夏天活参与者从奥林学院,现在在谷歌
  • 德米特里•科尔曼,2015年夏天活参与者从奥本大学,现在在密歇根州立大学博士生
  • 库恩段博士(2014),现在在Quibi
  • Chenyou风扇博士(2019),现在在谷歌
  • Tayla Frizell, 2015年夏天活参与者来自密西西比河谷州立大学
  • Gustavo Goncalves, 2014年夏天拉迪拉德大学的参与者
  • 伊曼纽尔Klutse,夏天活参与者从Tougaloo学院
  • 穆罕默德Korayem博士(2015),现在在凯业必达
  • Stefan Lee博士(2016),现在俄勒冈州立大学助理教授
  • 艾伦•卢夏天活参与者从伊利诺斯
  • 本杰明·纽曼,计算机科学和认知科学的“狗屁”2016年,卡内基梅隆大学博士生
  • 伊桑•彼得森2017年夏天从Rose-Hulman活参与者,现在启动smileML
  • 杰拉尔德·皮夏天活迪堡的参与者
  • Ramya Rao硕士(2018),现在在亚马逊
  • 泰勒Rarick, 2017年夏天从Rose-Hulman活的参与者
  • 亚历克斯Seewald 2014年夏天活参与者从厄勒姆学院
  • 约书亚Sherfield, 2013年夏天活参与者来自诺福克州立大学
  • 现在阿里Varamesh KU鲁汶
  • 迪伦ven, 2017年夏天从Rose-Hulman活的参与者
  • Mingze许博士(2020),现在在亚马逊
  • Haipeng张博士(2014),现在上海理工大学

合作者:

出版物

下列出版物都直接关系到这个项目:

课程和教育材料

到目前为止,π提供了有关这个项目的五门课程。我们这里提供课堂讲稿和其他材料,希望他们可能对别人有用。

    • 概率方法来人工智能(CS B553, 2013年春季)。
      不确定性是日常生活中的一个事实,造成部分不完整,嘈杂的观察,不完美的模型和(明显的)社会和物理世界的非确定性。(在某些情况下大多数)最近的工作在一系列计算学科(包括人工智能、机器人、计算机视觉、自然语言处理、数据挖掘、信息检索,生物信息学,等等)已经使用概率框架来显式地解决这种不确定性。本课程将介绍统计、数学和计算这些框架的基础,主要侧重于一个受欢迎的和非常广泛的框架,叫做概率图形模型。我们还将覆盖优化和概率论的相关话题。我们将研究这些技术在一系列AI的应用学科,可能偏向于计算机视觉,将鼓励学生选择最后一个项目,与自己的研究兴趣。
    • 搜索信息(信息I427, 2013年秋季,2014年秋季,秋季2015)。
      网络搜索不仅是最热门的领域之一,但它也成为我们社会的一个组成部分。例如,在十年的时间跨度谷歌已经从一个小型的学术研究项目由两个研究生成为14世界上最大的上市公司,市值接近2000亿美元,其搜索引擎的访问量近34000 / *第二*。谷歌是如何搜索虽然一万亿多页,返回一个结果在几分之一秒查询?如何找到新的网页,人们创建它们吗?它是如何决定如何排名页面返回吗?如何选择,谷歌吗
      使我们生活的方方面面产生影响?网络搜索的未来是什么?本课程研究谷歌、雅虎和必应“引擎盖下”的工作。学生掌握技术和工具来自动爬行、解析、索引、存储和搜索网络信息,组织知识可以帮助满足组织的需求,社区和个人用户。我们还讨论社会、安全性和搜索引擎技术的业务影响。作为一个项目,学生们构建一个功能的搜索引擎和比较它与谷歌或雅虎。在这个过程中,学生们学习如何破解Perl的Web应用程序。
    • 信息学研究方法为本科生(信息I399, 2013)。
      本课程的目的是向学生介绍科学研究、专门领域的信息。课程将介绍重要的概念、方法和技术进行研究,包括确定研究问题,进行文献回顾,设计调查和实验,进行统计分析,管理团队项目,使用协作工具,通过论文和报告结果向公众,海报,和视频。课程还将向学生介绍各种研究领域信息学、信息科学和计算机科学。类会议将包括讲座、嘉宾发言,讨论和活动,小组工作时间。类是一项历时一学期的团队研究项目,围绕学生经过各个阶段的研究从定义一个具体的研究问题向公众报告结果。每个团队将被分配一个研究生导师将作为顾问协助团队在整个课程的研究项目。团队需要提交的交付物在整个学期的课程,包括:(1)项目建议书和报告,(2)项目中期评估报告和演示,和(3)最后一个项目报告,演讲,海报和视频。请检查出完成项目的画廊!
    • 计算机视觉(CS B657, 2014年春季,2016,2017,2018,2019)。这是一个介绍性的研究生课程,广泛地介绍了计算机视觉领域。课程涵盖了视觉,通过最新的从基本的信号处理方法等关键问题识别、立体和跟踪。课程也进化到更注重深度学习和机器学习在一般情况下,由于这些是大多数学生和社区的核心利益。课程围绕4有挑战性,开放式的编程项目,和最后一个工程实践,学生们完成一个研究项目的选择和现在的在一个公共的海报。一个画廊从这个类的项目是可用的。
  • 人工智能的元素(CS B551, 2015年秋季和2016年,2017年春季,2018年秋季)。这是一个研究生课程,涵盖了人工智能原理和尖端技术在机器学习、概率推理,深度学习和应用程序包括计算机视觉和自然语言处理。除了住宅部分,B551π开发了一个新版本的在线数据科学的学生,包括重新设计讲座,项目和活动的在线格式。新版本功能视频讲座组织在5 - 10分钟片段,由短期活动,试图复制一个面对面的积极学习课堂环境。

视频

海报和幻灯片


下载和演示

更广泛的影响

使用可视化的项目奠定了基础的社交媒体作为一种新的观测数据来源各种各样的科学学科。教育组件准备下一代的学生“大数据”工作通过新的本科和研究生课程和在线教学材料。本科生(特别是弱势群体)招募参与研究项目,鼓励追求科学的事业。一年一度的研讨会计划教育一般观众,尤其是老年人,对数据挖掘和社交媒体。源代码、数据集、课程材料和其他项目的结果将通过本网站向公众传播。

推广和传播的例子进行的活动组织或π包括:

奖励和新闻

接触点

有关更多信息,请联系π大卫•克兰德尔。

确认

这种材料是基于工作支持下由美国国家科学基金会资助。1253549。任何意见、发现和结论或建议用这种材料的作者(年代),不一定反映美国国家科学基金会的观点。

最后更新:2020年7月13日晚上22:00点
IU计算机视觉实验室的项目和活动资金,部分赠款和合同由美国空军科学研究办公室(AFOSR),国防威胁降低局(DTRA) Dzyne技术,EgoVid, Inc .)、电子通信、Facebook、Google、均富LLP IARPA,印第安纳创新研究所(IN3), IU数据洞察力中心,印第安那大学副教务长办公室通过一个新兴的研究领域为研究格兰特,印第安那大学的社会科学研究,礼来养老,NASA,美国国家科学基金会(iis - 1253549, cns - 1834899, cns - 1408730, bc - 1842817, cns - 1744748, iis - 1257141, iis - 1852294),英伟达,ObjectVideo,海军研究办公室(ONR), Pixm, Inc .)和美国海军。本文所包含的观点和结论是作者和不应被解释为一定代表官方政策或支持,表示或暗示,美国政府或任何赞助商。

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