Anisotropic Wavelet-Based Image Nearness Measure
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The problem considered in this article is how to solve the image correspondence problem in cases where it is important to measure changes in the contour, position, and spatial orientation of bounded regions.This article introduces a computational intelligence approach to the solution of this problem with anisotropic (direction dependent) wavelets and a tolerance near set approach to detecting similarities in pairs of images.Near sets are a recent generalization of rough sets introduced by Z. Pawlak during the early 1980s.Near sets resulted from a study of the perceptual basis for rough sets.Pairs of sets containing objects with similar descriptions are known as near sets.The proposed wavelet-based image nearness measure is compared with F. Hausdorff and P. Mahalanobis image distance measures.The results of three wavelet-based image resemblance measures for several well-known images, are given.A direct benefit of this research is an effective means of grouping together (classifying) images that correspond to each other relative to minuscule similarities in the contour, position, and spatial orientation of bounded regions in the images, especially in videos containing image sequences showing varied object movements.The contribution of this article is the introduction of an anisotropic wavelet-based measure of image resemblance using a near set approach.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| 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 découle