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Enregistrement W2106817121 · doi:10.1109/icsmc.1989.71366

Pre-marking methods for 3D object recognition

2003· article· en· W2106817121 sur OpenAlexaffabout
R. Safaee‐Rad, B. Benhabib, K.C. Smith, Ziheng Zhou

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueOptical measurement and interference techniques
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésArtificial intelligencePerspective (graphical)Object (grammar)Computer scienceComputer visionPerspective distortionDistortion (music)Feature extractionEuclidean distanceTransformation (genetics)Cognitive neuroscience of visual object recognitionProcess (computing)Class (philosophy)Pattern recognition (psychology)Image (mathematics)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Two premarking methods are proposed for a new 3D object recognition system under development at the University of Toronto. In this system, an object is modeled using only a small number of 2D distinct perspective views (standard views) predefined wit the help of markers placed on the object. During the recognition process, a standard view is acquired by first determining its surface normal (standard-view axis), and then aligning the camera's optical axis with it. Standard-view axes are obtained by analyzing the images of the markers. A morphological skeleton transform (MST) is used for the extraction of required marker features. This work presents the analytical solution for the two proposed premarking schemes, based on circular markers, that can be used in acquiring standard views of objects. Specific issues addressed include: the determination of the perspective distortion and its relative importance, the determination of the transformation parameters required for camera alignment, and the use of a class of MST, pseudo-Euclidean skeletons, for feature extraction.>

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,026

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,006

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 Opus0,109
Tête enseignante GPT0,383
Écart entre enseignants0,274 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations12
Publié2003
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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