Research on the Fundamental Principles and Characteristics of Correspondence Function
Notice bibliographique
Résumé
The correspondence function (CF) is a concept recently introduced to reject the mismatches from given putative correspondences. The fundamental idea of the CF is that the relationship of some corresponding points between two images to be registered can be described by a pair of vector-valued functions, estimated by a nonparametric regression method with more flexibility than the normal parametric model, for example, homography matrix, similarity transformation, and projective transformations. Mismatches are rejected by checking their consistency with the CF. This paper proposes a visual scheme to investigate the fundamental principles of the CF and studies its characteristics by experimentally comparing it with the widely used parametric model epipolar geometry (EG). It is shown that the CF describes the mapping from the points in one image to their corresponding points in another image, which enables a direct estimation of the positions of the corresponding points. In contrast, the EG acts by reducing the search space for corresponding points from a two-dimensional space to a line, which is a problem in one-dimensional space. As a result, the undetected mismatches of the CF are usually near the correct corresponding points, but many of the undetected mismatches of the EG are far from the correct point.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,035 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,007 |
| Communication savante | 0,005 | 0,014 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».