Full-field optical coherence tomography used for security and document identity
Notice bibliographique
Résumé
The optical coherence tomography (OCT) is an emerging technology for high-resolution cross-sectional imaging of 3D structures. In the past years, OCT systems have been used mainly for medical, especially ophthalmological diagnostics. Concerning the nature of OCT system being capable to explore the internal features of an object, we apply the OCT technology to directly retrieve the 2D information pre-stored in a multiple-layer information carrier. The standard depth-resolution of an OCT system is at micrometer level. If a 20mm by 20mm sampling area with a 1024 x 1024 CCD array is used in the OCT system having 10 μm, an information carrier having a volume of 20mm x 20mm x 2mm could contain 200 Mega-pixel images. Because of its tiny size and large information volume, the information carrier, with its OCT retrieving system, will have potential applications in documents security and object identification. In addition, as the information carrier can be made by low-scattering transparent material, the signal/noise ratio will be improved dramatically. As a consequence, the specific hardware and complicated software can also be greatly simplified. Owing to non-scanning along X-Y axis, the full-field OCT could be the simplest and most economic imaging system for extracting information from such a multilayer information carrier. In this paper, deign and implementation of a full-field OCT system is described and the related algorithms are introduced. In our experiments, a four layers information carrier is used, which contains 4 layers of image pattern, two text images and two fingerprint images. The extracted tomography images of each layer are also provided.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».