EM Clustering of Incomplete Data Applied to Motion Segmentation
Notice bibliographique
Résumé
Man yc lustering problems in Computer Vision group data points that are the result of statistical estimation and these data points can have a great amount of uncertainty . Motion segmentation by clustering of optical flo wi ss uch an example because very often optical flo wc annot be estimated without significant uncertainty .W ep resent a EM based clustering algorithm for incomplete data and we apply it to the problem of motion segmentation. The input to the algorithm are the velocity likelihoods and the number of clusters. The algorithm is mathematically very elegant because it does not impose any constraints on the velocity likelihood thus multi-modal likelihood is modeled without difficulty .C oupled with a sophisticated correlated image noise model, the algorithm can handle substantial deviations from the intensity constanc ya ssumption. Experiments with real image sequences sho we xcellent results. 1. Intr oduction The process of grouping pixels having similar motion characteristics is called motion segmentation .Ap opular approach for describing motion similarity within a se gment/layer [12] is by their optical flow. T he computation of optical flo wa tap ixel is an under-constrained problem and the classical solutions [2] almost exclusively use constraints from neighboring pixels by assuming one of the several smoothness constraints which usually do not hold on object boundaries. Motion segmentation based on optical flo wi st hus a chicken and egg problem: In order to compute flo wa ccurately ,w en eed to kno wm otion boundaries but locating the motion boundaries amounts to doing segmentation which requires flo wa si nput. Our approach subscribes to the paradigm [4] that does motion segmentation without computing the full optical flo wf irst.
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».