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Enregistrement W2505577832 · doi:10.1017/cbo9781139523967.001

Preface

2015· book-chapter· en· W2505577832 sur OpenAlexaff
Hamid Krim

Notice bibliographique

RevueCambridge University Press eBooks · 2015
Typebook-chapter
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueDigital Image Processing Techniques
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceField (mathematics)Computer graphicsGraphicsSubject (documents)State (computer science)Theoretical computer scienceData scienceArtificial intelligenceComputer graphics (images)AlgorithmMathematicsWorld Wide Web

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This book is about the use of modern geometric methods for signal and image analysis. It provides a comprehensive coverage of the subject from the basic principles to state-of-the-art concepts and applications. The objective is to give the reader a sound understanding of the major theoretical concepts and computational approaches for applying geometric techniques and methodologies in solving various problems that arise naturally in signal and image processing, computer graphics, computer-aided design, bioinformatics, and other disciplines. The emphasis throughout is on intuitive and application-driven arguments. All methods are illustrated by well-chosen examples and applications, and are selected from core areas of modern geometric and topological computing. Furthermore, the purpose is for the reader to become aware of some recent developments in this fast-growing field. Audience The book is intended as a comprehensive and concise reference for geometric and topological methods in signal and image processing. The topics covered in this book are essential for research in numerical geometry and computational algebraic topology, and desirable for students, researchers, and practitioners pursuing research in signal and image processing, computer vision, computer graphics, computer-aided design, and other related fields. The content grew from notes developed for graduate and undergraduate courses in signal processing, image processing, and computer graphics given at North Carolina State University and Concordia University, primarily targeted at electrical engineering, computer science, and software engineering students. Chapter organization and topics covered This book abandons the classical definition–theorem–proof model, and instead heavily relies on effective computational techniques with concrete applications to image analysis, computer vision, geometry processing, and computer graphics. The pitfalls of including all the technical details at the expense of foregone physical intuition of many heavily mathematical texts are largely avoided. The first chapter presents a brief motivation behind geometric methods and their various applications in imaging and computer graphics. Chapters 2 and 3 lay the foundations for our coverage of geometry and topology, and are essential to the rest of the book. The remaining three chapters are, however, almost completely independent of each other.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,406
Score d'incertitude au seuil0,000

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0040,003
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,4060,287

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 Opus0,045
Tête enseignante GPT0,226
Écart entre enseignants0,181 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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

En bref

Citations0
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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