Robust joint audio-video localization in video conferencing using reliability information II: Bayesian network fusion
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.
Notice bibliographique
Résumé
This study builds on our previous IMTC03 paper (D. Lo. R. Goubran et al, Proc. 20th IEEE Instrument. and Meas., vol.2. p.1414-1418, 2003). Both this study and our previous paper use data fusion to combine results from multiple audio and video localizers. The two studies differ in the type of data fusion engine used. The former study explored the use of a summing voter, whereas this current study employs the use of a Bayesian network. The novelty of both papers is the use of reliability estimates to improve the overall localization performance and robustness. Reliability estimates, that are derived based on known physical properties of each individual localizer, were introduced into the fusion engines to achieve better performance. Although the summing voter fusion engine used in the last paper improves the overall localization performance, it does not take into account the unique characteristics of each localizer. The Bayesian network allows these characteristics to be included as part of the fusion process. In this study, we investigate the impact of (1) using a Bayesian network as the data fusion engine, and (2) adding reliability estimates into the fusion engine.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle