Robust Affine Invariant Region-Based Shape Descriptors: The ICA Zernike Moment Shape Descriptor and the Whitening Zernike Moment Shape Descriptor
Notice bibliographique
Résumé
In this letter, we proposed two new affine invariant region-based shape descriptors, the ICA Zernike moment shape descriptor (ICAZMSD) and the whitening Zernike moment shape descriptor (WZMSD). Either independent component analysis (ICA) or whitening, is first used to turn the original shape into a canonical form, in which the effects of scaling and skewing are eliminated. Next, the properties of the Zernike transform are used to further eliminate the effects of any possible rotation and reflection of the canonical shapes, in extracting the Zernike moments as the affine invariant region-based descriptors. Using the proposed ICAZMSD as shape feature, shape-based image retrieval experiments on a 4000 complex shape image database and on a 5600 simple shape image database, show retrieval rates of 99.80% and 92.25%, respectively. Using the proposed WZMSD as shape feature, the corresponding retrieval rates are 99.79% and 92.22%, respectively. The proposed WZMSD has almost equal performance to the proposed ICAZMSD, while having lower computational requirements.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,002 |
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 ».