Attributed vector quantization: a new paradigm for image segmentation and pattern acquisition
Notice bibliographique
Résumé
Robust segmentation of complex images is a challenging problem. Performance with traditional use of statistical information, such as intensity, first and second derivatives, and local intensity histograms, is often degraded severely by noise. Good results with model-based segmentation approaches are generally sensitive to the precise initialization of the model within the image to be segmented. The basic idea of this paper is to integrate a set of image attributes into a single, unified framework, such that their complementary information facilitates reliable and robust decisions in image segmentation. This paper proposes a new vector clustering method, called Attributed Vector Quantization (Attributed VQ), for this purpose. The new method can be considered as a variation of the existing weighted vector quantization method, but uses a different weighting scheme from the traditional method, which is clearly motivated by the complex image segmentation problem. Furthermore, the vector quantization process intrinsically produces hierarchically organized structural information that can characterize the pattern of the object to be segmented. We demonstrate the new method with industrial images as the example. We demonstrate, preliminarily, that this approach shows promise in its application to training and recognition in industrial vision systems by requiring minimal user interaction during training, and by leveraging its basis in vector quantization to reduce sensitivity to noise and other anomalies during recognition.
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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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 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 ».