Notice bibliographique
Résumé
This thesis proposes an extension to the Random Walks assisted segmentation algorithm that allows it to operate on a scale-space. Scale-space is a multi-resolution signal analysis method that retains all of the structures in an image through progressive blurring with a Gaussian kernel. The input of the algorithm is setup so that Random Walks will operate on the scale-space, rather than the image itself. The result is that the finer scales retain the detail in the image and the coarser scales filter out the noise. This augmented algorithm is referred to as "Scale-Space Random Walks" (SSRW) and it is shown in both artifical and natural images to be superior to Random Walks when an image has been corrupted by noise. It is also shown that SSRW can impove the segmentation when texture, such as the artifical edges created by JPEG compression, has made the segmentation boundary less accurate. This thesis also presents a practical application of the SSRW in an assisted rotoscoping tool. The tool is implemented as a plugin for a popular commerical compositing application that leverages the power of a Graphics Processing Unit (GPU) to improve the algorithm's performance so that it is near-realtime. Issues such as memory handling, user input and performing vector-matrix algebra are addressed.
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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 | 0,001 | 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 | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».