MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2949791080 · doi:10.48550/arxiv.1809.06218

Facial Recognition with Encoded Local Projections

2018· preprint· en· W2949791080 sur OpenAlexafffund
Dhruv Sharma, Sarim Zafar, Morteza Babaie, Hamid R. Tizhoosh

Notice bibliographique

RevuearXiv (Cornell University) · 2018
Typepreprint
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueAdvanced Image and Video Retrieval Techniques
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesUniversity of Waterloo
Mots-clésArtificial intelligencePattern recognition (psychology)HistogramSupport vector machineLocal binary patternsComputer scienceImage (mathematics)Feature (linguistics)Histogram of oriented gradientsFeature vectorConstruct (python library)Computer vision

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Encoded Local Projections (ELP) is a recently introduced dense sampling image descriptor which uses projections in small neighbourhoods to construct a histogram/descriptor for the entire image. ELP has shown to be as accurate as other state-of-the-art features in searching medical images while being time and resource efficient. This paper attempts for the first time to utilize ELP descriptor as primary features for facial recognition and compare the results with LBP histogram on the Labeled Faces in the Wild dataset. We have evaluated descriptors by comparing the chi-squared distance of each image descriptor versus all others as well as training Support Vector Machines (SVM) with each feature vector. In both cases, the results of ELP were better than LBP in the same sub-image configuration.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,946
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,088
Tête enseignante GPT0,215
Écart entre enseignants0,127 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreMéthodes

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

En bref

Citations2
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revuearXiv (Cornell University)Même sujetAdvanced Image and Video Retrieval TechniquesTravaux en français237 207