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Enregistrement W2164146430 · doi:10.1080/0143116031000139845

Detection of lines, line junctions and line terminations

2004· article· en· W2164146430 sur OpenAlexaff
F. Deschênes, Djemel Ziou, M.-F. Auclair-Fortier

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

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.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations14
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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