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Enregistrement W2131286555 · doi:10.1109/tcsvt.2006.882390

Fast Stereo Matching Algorithm for Intermediate View Reconstruction of Stereoscopic Television Images

2006· article· en· W2131286555 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueAdvanced Vision and Imaging
Établissements canadiensCommunications Research Centre Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPixelBlock (permutation group theory)StereoscopyMatching (statistics)Computer scienceArtificial intelligenceComputer visionAlgorithmBlock sizeBlossom algorithmSimilarity (geometry)Image resolutionImage (mathematics)MathematicsStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper presents a new stereo matching algorithm for intermediate view reconstruction of stereoscopic television images. The proposed stereo matching algorithm reduces the computational burden of disparity estimation by assuming that the disparity is constant over blocks of NtimesN pixels. The disparity per block is hierarchically estimated. A cost function deduced from maximum a posteriori disparity estimation is taken as a block similarity measurement for matching. To minimize the cost, an algorithm using a dynamic programming technique is proposed. The optimization algorithm considers the costs of N+2 possible nearest neighboring candidate block pairs, which have a maximum disparity difference of N pixels. Experimental results obtained with test image pairs show that a block size of 4times4 pixels was found to be the best for the image spatial resolution tested in this paper. Given this block size of 4times4 pixels, the computational burden of the proposed algorithm can be reduced by as much as 89%, compared to a reference algorithm that computes the disparity per pixel, without sacrificing picture quality

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,988
Score d'incertitude au seuil0,689

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,014
Tête enseignante GPT0,262
Écart entre enseignants0,248 · 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