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Enregistrement W2164146430 · doi:10.1080/0143116031000139845

Detection of lines, line junctions and line terminations

2004· article· en· W2164146430 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

RevueInternational Journal of Remote Sensing · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueImage and Object Detection Techniques
Établissements canadiensUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDetectorLine (geometry)Computer scienceEdge detectionCanny edge detectorFilter (signal processing)CurvatureAlgorithmInfinite impulse responseArtificial intelligenceComputer visionMeasure (data warehouse)Topology (electrical circuits)MathematicsImage (mathematics)Image processingDigital filterGeometryTelecommunicationsData mining

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract This paper describes an optimal line detector for the one-dimensional case which is derived from Canny's criteria, and an efficient approach for the detection of line junctions and line terminations. The line detector is extended to the two-dimensional case by operating separately in the x and y directions. An efficient implementation using an infinite impulse response (IIR) filter is provided. This implementation has the additional advantage that increasing the filter scale affects neither temporal nor spatial complexity. The detection algorithm for junctions and terminations is divided into two steps. First, given the lines extracted from the original image, a local measure of line curvature is estimated using the mean of the dot products of orientation vectors within a given neighbourhood. The second step involves the localization of junctions and terminations. Experimental results using several synthetic and real images demonstrate the validity of the two methods. Notes 1In this paper, edge detection is performed only by using a filtering operation; thus the terms filter and detector as used are synonymous.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,898
Score d'incertitude au seuil0,288

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,274
Écart entre enseignants0,262 · 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