Notice bibliographique
Résumé
The availability of multiple sensors, big data repositories, and connected users provides a rich set of applications for image fusion. Fusion methods vary and their effectiveness can be compared using quantitative and qualitative approaches. Whereas the previous chapter discussed quantitative methods, this chapter describes qualitative methods. 10.1 Combining Approach, Methods, and Metrics The image fusion process combines multisource images to provide comprehensive, succinct, and relevant information. There are different fusion approaches and various fusion methods, of which the quantitative metrics described in Chapter 9 can be used to measure the quality of fused images. The fused images may be efficient for computer analysis, such as fusing visible and thermal images for face recognition. In such a case, the improvement of face recognition, night vision, and biomedical performance should also be effective in increasing human decision making, which is the final assessment of the image fusion usability. The fused images for human analysis include fused and colored NV imagery (NIR and LWIR) for situation awareness, PET and MRI images for medical diagnosis and treatment, as well as THz and visual imagery for security. The action time and accuracy of identifying potential objects or risks could then be used as an evaluation of the fusion and colorization method. The fusion evaluation is based on sensors, environments, and targets (e.g., operating conditions, see Chapter 4). It is very challenging to define one universal metric or evaluation method that is suitable for all image fusion methods and applications. However, a general image quality (GIQ) evaluation is still useful for the comparison and selection of fusion algorithms. Certainly, the fusion metrics and evaluation methods must be able to reflect the advantages of a fusion method for the final application.
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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 | 0,010 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,023 | 0,009 |
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 ».