Notice bibliographique
Résumé
In this thesis, modified Kronecker-based compressive sensing (CS) 1-D and 2-D recovery techniques with random and deterministic measurement matrices are investigated to improve signal quality despite resource restricted acquisition. For regular recovery of individual segments of the compressed signal, the measurement and sparsifying matrices are required. While the regular Kronecker-based CS recovery technique uses expanded Kronecker measurement and basis matrices to achieve one-time recovery of a collection of compressively acquired segmented signals, in the proposed modified Kronecker-based CS recovery, a new basis matrix, which is an expanded and dense version of the original basis matrix, is used. The reduction of mutual coherence between the expanded Kronecker measurement and the expanded basis matrix leads to improvement in the recovery of the signal. Deterministic sensing further improves the recovery and preserves the structure of the acquired signal in the compressed domain which can be exploited for compressed domain signal processing algorithms. Khedr, Mr. Zachary Baird who helped me in all possible ways. I would also like to thank NSERC & Carleton University for supporting the work and last but not the least my parents for their unwavering support. 6.4 Feature-based template matching from compressed high resolution images. (A) Original image compressed at CR = 50%. (B) Template generated from uncompressed image. (C) Outlier removed match point identification using SURF algorithm. (D) Bounding box indicating the position of the template in the compressed image. . . . . . . . . . . .
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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 | 0,000 | 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 ».