Choquet integral-based aggregation of image template matching algorithms
Notice bibliographique
Résumé
Template matching algorithms determine the best matching position of a reference image (template) on a larger image (scene) in either complete or incomplete information environment. In this work, our main objective is to devise a fuzzy integral-based aggregation scheme in an attempt to get more accurate and robust matching, by combining the matching decisions of a finite number of image template matching algorithms, Particularly, Choquet integrals associated with fuzzy measures can be used for handling fuzziness due to incomplete image information. In the present work, a fuzzy integral-based aggregated template matching system is developed on the basis of Choquet integral using belief, plausibility, and probability measure, while being interpreted as an optimistic, a pessimistic, and a noninteracting aggregation, respectively. Finally, to show a validation of Choquet integral-based template matching methods, three individual template matching methods (i,e., MOAD-matcher, SOAD-matcher, and SOSD-matcher) are combined using Choquet integral with respect to different fuzzy measures. Then, performance of these aggregated matchers is compared to individual matchers' performance. It is found that in a complementary sense a Choquet integral-based aggregation of template matching methods gives a better performance compared to the performance of the individual methods.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».