Fractal indexing with the joint statistical properties and its application in texture image retrieval
Notice bibliographique
Résumé
Fractal image coding is a block-based scheme that exploits the self-similarity hiding within an image. Fractal parameters generated by the block-based scheme are quantitative measurements of self-similarity, and therefore they can be used to construct image signatures. By combining fractal parameters and collage error, a set of new statistical fractal signatures, such as histogram of collage error (HE), joint histogram of contrast scaling and collage error (JHSE), and joint histogram of range block mean and contrast scaling and collage error (JHMSE) is proposed. These fractal signatures effectively extract and reflect the statistical properties intrinsic in texture images. Hence, they provide new statistical features for use in texture image retrieval and identification. Furthermore, in order to reduce computational complexity of the JHMSE signature, the JHMSE signature is simplified to HM (histogram of range block mean) +JHSE and HM+HS (histogram of contrast scaling) +HE, based on the independence and distance equivalence. Mathematical analysis of the simplification scheme is also carried out. The proposed fractal signatures are compared with the existing fractal signatures. Experimental results show that the proposed signatures, HM+JHSE and HM+HS+HE, achieve a higher retrieval rate with a lower computational complexity.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».