5 - Estimation de mouvement par maillage actif avec prise en compte de discontinuités
Notice bibliographique
Résumé
We aim at modeling a motion vector field by processing a sequence of images. We focus on the detection of motion discontinuities experimented by a moving deformable object. The method is based on a multiscale approach. A Markov Random (MR) label field is built at each scale from an initial distribution of the field. The ground of the motion estimation is a spatial partition of the image given by an elastic mesh superimposed onto the data. The mesh deforms, driven by some selected image features (intensity gradients), under the constraint that the motion field remains locally coherent and uniform within each patch. The motion vector field and the elastic mesh are obtained by minimizing a non-convex energy function considering the image features and the motion vector field simultaneously. Each term of the energy function is defined in a multiscale Markovian context and minimized according to the maximum a posteriori (MAP) criterion. The mesh deformation and the modeling of the related vector field both contribute to the iterative « top-down » optimization process within an alternate relaxation scheme. The model copes with discontinuities thanks to the adaptive partition of the image. The ridges of the mesh progressively move toward the motion discontinuities. The results on noisy complex synthetic sequences show a good estimation of the motion vector field with strong discontinuities at the object interfaces. We apply the proposed method to real short-axis IRM cardiac sequence.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».