Stable and Invertible Generic Fourier Descriptors for Shape-Based Image Classification
Notice bibliographique
Résumé
The increasing consumer demand for smart surveillance devices capable of behavior analysis and danger alerting has led to the utilization of various descriptors for image recognition across applications, independent of image position, orientation, and scale. Despite this, few studies have focused on the completeness property of invariant descriptors for grayscale, color, and three-dimensional images. Completeness ensures descriptor distinctiveness for specific shapes, a property that is challenging to achieve and, at times, has been accessible for planar curves. The recently introduced concept of invariants’ invertibility, associated with completeness, facilitates the reconstruction of an object’s shape through similar transformations. This paper proposes a Stable and Invertible Generic Fourier Descriptor (SIGFD) for gray-level images. We demonstrate the invariance, convergence, and completeness properties of the proposed SIGFD set. To assess its robustness, we conduct experimental evaluations on well-known datasets such as Kimia 99, MPEG-7, and COIL100. Additionally, we utilize our proprietary FSTEF Faces dataset to further evaluate face recognition performance. The effectiveness of the proposed SIGFD sets is evidenced through the various studies presented in this work.
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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 | 0,000 | 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 ».