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Enregistrement W2042318956 · doi:10.1142/s0219467805001902

PALMPRINTS: A COOPERATIVE CO-EVOLUTIONARY ALGORITHM FOR CLUSTERING HAND IMAGES

2005· article· en· W2042318956 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Image and Graphics · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueHand Gesture Recognition Systems
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesConcordia UniversityRoyal Society of Canada
Mots-clésCluster analysisFitness functionGenetic algorithmComputer scienceCurse of dimensionalityArtificial intelligenceFunction (biology)Image (mathematics)Evolutionary algorithmCorrelation clusteringSpace (punctuation)Pattern recognition (psychology)Data miningAlgorithmMachine learningBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The main objective of Project PalmPrints is to develop and demonstrate a special co-evolutionary genetic algorithm (GA) that optimizes (a clustering fitness function) with respect to three quantities, (a) the dimensions of the clustering space; (b) the number of clusters; and (c) and the locations of the various clusters. This genetic algorithm is applied to the specific practical problem of hand image clustering, with success. In addition to the above, this research effort makes the following contributions: (i) a CD database of (raw and processed) right-hand images; (ii) a number of novel features designed specifically for hand image classification; (iii) an extended fitness function, which is particularly suited to a dynamic (i.e. dimensionality varying) clustering space. Despite the complexity of the multi-optimizational task, the results of this study are clear. The GA succeeded in achieving a maximum fitness value of 99.1%; while reducing the number of dimensions (features) of the space by more than half (from 84 to 41).

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,967
Score d'incertitude au seuil0,354

Scores Codex et Gemma par catégorie

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 savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 GPT0,297
Écart entre enseignants0,281 · 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