YUV luma/chroma quantization and sparse correspondence for real time video stereo matching
Notice bibliographique
Résumé
To realize the real time dense disparity map running at a video rate of 30 fps, the dynamic time warp algorithm (DTW) provides a robust method of stereo matching. This method requires to calculate the pixel-by-pixel similarity matrix that indicates the similarity from one pixel of the left image to a pixel of the right image in the raster profile. The size of the similarity matrix S is N2 for the raster size N. Down sampling to reduce N defeats the purpose of disparity measurement because the spatial resolution is also reduced. A method to introduce sparse samples is proposed in this paper, so that the proposed method reduces N but not sacrificing the spatial resolution of stereo matching. The denoised raster waveform is coarsely quantized to produce a binary train at each of the quantization level. The run-length for the contiguous one's is used as a feature to represent the raster waveform profile. The size of the sparse set is about N = 30 as opposed to the raster size N = 352 for the CIF size image. This idea is applied to the luma Y-image and the chroma UV-image in the YUV color space to take advantage of the concept of image segmentation by color in addition to the stereo matching normally performed in the gray scale.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».