Notice bibliographique
Résumé
Color constancy can be achieved by analyzing the chromatic aberration in an image.Chromatic aberration spatially separates light of different wavelengths and this allows the spectral power distribution of the light to be extracted.This is more information about the light than is registered by the cones of the human visual system or by a color television camera; and, using it, we show how color constancy, the separation of reflectance from illumination, can be achieved.As examples, we consider grey-level images of(a) a colored dot under unknown illumination, and (b) an edge between two differently colored regions under unknown illumination.Our first result is that in principle we can determine completely the spectral power distribution of the reflected light from the dot or, in the case of the color edge, the difference in the spectral power distributions of the light from the two regions.By employing a finite-dimensional linear model of illumination and surface reflectance, we obtain our second result, which is that the spectrum of the reflected light can be uniquely decomposed into a component due to the illuminant and another component due to the surface reflectance.This decomposition provides the complete spectral reflectance function, and hence color, of the surface as well as the spectral power distribution of the illuminant.Up to the limit of the accuracy of the finite-dimensional model, this effectively solves the color constancy problem.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,069 | 0,023 |
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 ».