MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W1994160788 · doi:10.1109/tim.2014.2307992

Multispectral Stereoscopic Imaging Device: Simultaneous Multiview Imaging From the Visible to the Near-Infrared

2014· article· en· W1994160788 sur OpenAlexafffund
Farnoud Kazemzadeh, Shahid A. Haider, Christian Scharfenberger, Alexander Wong, David A. Clausi

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Instrumentation and Measurement · 2014
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueOptical and Acousto-Optic Technologies
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesOntario Ministry of Economic Development and Innovation
Mots-clésMultispectral imageStereoscopySpectral imagingPerspective (graphical)OpticsDetectorComputer visionComputer scienceArtificial intelligenceStereo imagingImage sensorMedical imagingMaterials sciencePhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We have designed a hand-held imaging device which is capable of capturing images of multiple spectral bands, spanning the visible to the near-infrared, as well as imaging multiple perspective views of an object simultaneously on one detector. This concept utilizes a set of mirrors positioned obliquely to the principle axis of the imaging device that present different perspective views, of a target, and simultaneously bandpass filters those views before the light enters the device. In its current state, our instrument is capable of simultaneously imaging nine independent spectral bands and three different perspective views. The device allows for measurement of multispectral properties of different material enabling multispectroscopic science as demonstrated by studying the separability of four types of black ink. Exploiting the stereoscopic imaging capability of the device, we are able to construct 3-D surface features of a target.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,016
Tête enseignante GPT0,249
Écart entre enseignants0,233 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations28
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueIEEE Transactions on Instrumentation and MeasurementMême sujetOptical and Acousto-Optic TechnologiesTravaux en français237 207