Efficient image region and shape detection by perceptual contour grouping
Notice bibliographique
Résumé
Image region detection aims to extract meaningful regions from image. This task may be achieved equivalently by finding the interior or boundaries of regions. The advantage of the second strategy is that once a closure is detected not only its shape information is available, but also the interior property can be estimated with a minimum effort. In this paper, we present a novel method that detects region though region contour grouping based on generic edge token (GET). GETs are a set of perceptually distinguishable edge segment types including linear and non-linear features. In our method, an image is first transformed into GET space on the fly represented by a GET graph. A GET graph presents perceptual organization of GET associations. Two types of perceptual closures, basic contour closure and object contour closure, based upon which all meaningful regions are conducted, are defined and then detected. The detection is achieved by tracking approximate adjacent edges along the GET graph to group the contour closures. Because of the descriptive nature of GET representation, the perceptual structure of detected region shape can be estimated easily based its contour GET types. By using our method, all and only perceptual closures can be extracted quickly. The proposed method is useful for image analysis applications especially real time systems like robot navigation and other vision based automation tasks. Experiments are provided to demonstrate the concept and potential of the method.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».