Shape representation and description using the dynamic hilbert curve
Notice bibliographique
Résumé
In this thesis, a novel shape-based representation and description method is introduced. In the proposed technique, an image is vectorized, and the resultant vector is smoothed and sampled. The vectorization step is performed by using the Hilbert space-filling curve which is known for its locality preservation. The smoothing step is conducted by using wavelet approximation. The smoothed and sampled vector, called the Shape Feature Vector (SFV), provides a concise representation of the object that is smaller than the original image by orders of magnitude. The proposed representation is not only invariant to translation, scaling, and stretching, but also robust to visual transformations such as occlusion and articulation. Distance measures that use a linear mapping between the SFV elements do not always reflect the similarity between one SFV and another. This is particularly noticeable with similar SFVs, where some parts of one SFV are slightly shifted in either direction. To help remedy this situation, the Minimum Landscape Distance (MLD) measure is proposed. MLD finds a non-linear mapping between the two sequences that reflects their structural similarities. The newly developed representation and description method is enhanced in two significant ways. First, the Dynamic Hilbert Curve (DHC) is introduced to increase the spectrum of the visual transformations that the new technique can handle. Secondly, when the class of each image database object is known, this knowledge is used to identify the Key Feature Points (KFPs) of the class. At search time, when a search object is compared with a database object, only the SFV elements that correspond to the KFPs are compared. Both improvements result in a significant increase in the technique's retrieval accuracy. Two specific application areas that benefit from the characteristics of the proposed representation are identified. First, the proposed representation is proven to be useful in providing an efficient and effective representation of two types of 3D object representations. Secondly, the newly devised representation is adopted as the basis of another representation that allows the retrieval of images based on the verbal shape descriptions of one or more of image's parts. In both cases, experimental evidence is generated to support the claims made.
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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 | 0,001 | 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 | 0,000 |
| 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 ».