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Enregistrement W4409053916 · doi:10.1016/j.measurement.2025.117440

The optimal scale level of complex steerable pyramid for phase-based motion estimation under different motion ranges and target sizes

2025· article· en· W4409053916 sur OpenAlex
Shin'ichiro AI, Chuan‐Zhi Dong, Qipei Mei

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueMeasurement · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueAdvanced Vision and Imaging
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesChina Scholarship Council
Mots-clésScale (ratio)Motion (physics)Pyramid (geometry)Phase (matter)Artificial intelligenceComputer scienceComputer visionMathematicsPhysicsGeometryGeographyCartography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

• The scale level of the complex steerable pyramid (CSP) is found to significantly affect the measurement performance of phase-based motion estimation. Furthermore, there exists an optimal CSP scale level for the displacement estimation of a certain motion video, and the reason for its existence is also explained. • The optimal scale level of CSP is found to be positively correlated with the motion region, interpreted as the motion range and target size in motion video. Based on the relationships, a 2D contour map of the optimal scale level in relation to motion range ratio and target size ratio is proposed. • A new measurement strategy is proposed to optimize the measurement performance of phase-based method based on the inherent properties of the motion video (target size and motion range) without the need for ground-truth motion. In recent years, the phase-based motion estimation method has received significant attention in the field of vision-based motion estimation due to its robustness under illumination variation and high subpixel accuracy. The complex steerable pyramid (CSP) is widely adopted to generate phase of frames for motion estimation. The scale level of CSP is a significant influential parameter that affects the displacement measurement performance. However, systematic study regarding the optimal scale level of CSP in relation to motion video’s properties (motion range and target size) has not been carried out. Understanding this relationship could be helpful to identify the optimal scale level based on these properties, rather than simply comparing measurement results with the ground truth. In our work, a series of numerical motion videos with different properties are employed to find the optimal scale levels of CSP for motion estimation. Based on the phase-based motion estimation results, we found that the optimal scale level has clearly positive relationships with both the motion range and target size of motion video. Leveraging these relationships, a measurement strategy is proposed to automatically select the optimal scale level without the need to know ground truth of motion. The proposed strategy is further verified through a series of laboratory experiments, including shaker tests on a column and impact tests on a four-floor frame structure, using phased-based method alongside conventional sensors such as laser displacement sensor and accelerometers.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,849
Score d'incertitude au seuil0,289

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,136
Tête enseignante GPT0,338
Écart entre enseignants0,202 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle