A New Boundary-based Shape Recognition Technique
Notice bibliographique
Résumé
In this paper, a new 2D-Shape-encoding scheme is introduced which is based on the idea of the Angle-Of-Sight (AOS). Using this scheme, a shape can be efficiently transformed into a 1D signature by recording the AOS-vs-distance of each boundary point with'respect to a shape-specific Chord-Of-Sight (COS). The COS is selected by using an extension of the notion of shape boundary, to the idea of shape-specific points and the characteristic ellipse (CE). The AOS signature has many important properties including: It is information-preserving, and thus unique; It does not require boundary smoothing; It has its own select- able smoothing property; It can provide a set of multi-scale representations by means of a simple operation; It is transformation-invariant; It is defined at all points; It preserves symmetries. As well, for matching purposes, a two-level matching process is proposed using a global meas- ure (the eccentricity of the CE of a shape) and a dissimilarity measure based on the AOS signature. The encoding and matching techniques developed have been tested %with 35 manufactured objects. The results obtained show that the AOS signature and the two-level-matching technique are quite effective and reliable for the recognition of 2D-shapes of typical manufactured objects.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,003 |
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 ».