Notice bibliographique
Résumé
Accurate Statistical Models were recognized as essential for Computer Vision long ago. The main difficulties related to the application of such models are devising the model itself, computing the model parameters, applying the model efficiently, conditioning the data, evaluating the performance and applicability of the model and adapting powerful statistical techniques to the needs of the problem at hand. Using the problem of motion segmentation and tracking as testbed we developed a suite of statistical techniques that deal with all the above problems. Every attempt is made to keep the model simple by exploiting knowledge about the problem domain. The data is conditioned by preselecting good features using several techniques, together or separately, to select coherently moving features, select features that result in good segmentations in RANdom SAmpling Consensus (RANSAC) fashion, as well as ones based on Expectation Maximization (EM) clustering. We developed a noise model that accounts for misalignments, change in illumination, aliasing, etc that results in the computation of Mahalanobis distance. A well known hindrance to the efficient computation of Mahalanobis distance is that one needs O( k6) time for k × k patches but we developed an exact technique to do it in constant time. Since no model is useful without a method to compute the model parameters we developed Maximum Likelihood technique to compute the parameters offline. We used the EM method in two novel ways. In the first, we derived affine motion parameters directly from the clustering parameters obtained from EM using the optical flow as input and in the second we treat the flow as a hidden variable rather than input. We tested several algorithms built on this statistical framework on a variety of image sequences (indoor and outdoor, real and synthetic, constant and varying lighting, stationary and moving camera, some of them with known ground truth) with very good results even under difficult situations like varying illumination when the images were taken, moving background etc. As an application of our motion segmentation algorithm, we used it in optical flow computation, the resulting optical flow is more accurate than that obtained by a state of the art optical flow algorithm under extremely large inter-frame motion.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,004 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».