MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W1979228567 · doi:10.3138/jx16-7262-8161-24l6

A New Approach for the Simplification of Contours

2004· article· en· W1979228567 sur OpenAlexvenueno aff
Türkay Gökgöz, Mehmet Timur Selçuk

Notice bibliographique

RevueCartographica The International Journal for Geographic Information and Geovisualization · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueImage Retrieval and Classification Techniques
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSmoothingGeneralizationPoint (geometry)RidgeProcess (computing)AlgorithmMathematicsComputer scienceArtificial intelligenceGeometryComputer visionMathematical analysisGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The requirements for the simplification of contours are explained, and existing approaches for the generalization (i.e., simplification and smoothing) of contours are briefly summarized. Skeleton lines (i.e., drainage and ridge lines) are supposed to provide information for the determination of characteristic parts of contours. Characteristic points are automatically determined during the process of deriving skeleton lines from contours in accordance with the method developed by Aumann, Ebner, and Tang (1991). Three widely used algorithms for the simplification of contours - nth point, distance tolerance, and Douglas-Peucker - are examined. They are analysed with respect to the retention of characteristic parts of contours, based on case studies. Finally, the algorithms are modified in such a way as to consider the determined characteristic points. A new simplification criterion is included in the algorithms, ensuring that they retain the characteristic parts of contours.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,026

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0050,006
Science ouverte0,0030,004
Intégrité de la recherche0,0020,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,003

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.

Tête enseignante Opus0,018
Tête enseignante GPT0,293
Écart entre enseignants0,276 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations13
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCartographica The International Journal for Geographic Information and GeovisualizationMême sujetImage Retrieval and Classification TechniquesTravaux en français237 207