Enhancing Compatibility Accuracy in Jigsaw Puzzle Assembly through Multi-Color Space
Notice bibliographique
Résumé
Ensuring precise pairwise compatibility is pivotal in jigsaw puzzle solving. This study mainly focuses on determining the neighbors of the jigsaw pieces by calculating their compatibility. The objective is to enhance the true positive neighbors of the jigsaws to reduce the computational overheads. For this, the paper studies the compatibility measures proposed by the researchers utilizing various color spaces, such as RGB, LAB, and HSV. Finally, it proposes a compatibility measure using a weighted average on the multi-color space. The proposed methodology examines the jigsaw pieces in RGB, LAB, and HSV formats and computes the weighted average for all four sides of each pair of square jigsaw pieces. The key idea of our work is to explore a measure that can be applicable to diverse images, such as underwater and fire images. The paper evaluates the performance of the proposed metric on various standard datasets, such as MIT-432, McGill-540, Pomeranz-805, the EUVP dataset for underwater images, and the D-fire dataset for fire images. The experimental evaluation shows that the proposed measure enhances the true positive neighbor selection by 10% for both colored and underwater pictures in comparison to the approaches that use single-color space.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».