Algorithm design for smart vision sensors.
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.
Notice bibliographique
Résumé
The goal of this thesis is to provide algorithm design for smart vision sensors. Two algorithms are developed in this thesis. The first one is based on the correlation analysis method for images and can be implemented to find the 2-dimensional position of a target. In particular, the problem of finding the deviations along both X and Y directions is formulated as a matching process between the saved template, which represents the reference position, and the picture of a real static target captured by a 'vision' element such as a CCD camera, through correlation analysis of the 2-D spatial shift. It is an efficient and simple method for deviation identification of target position with high noise rejection ability. Using this method, 2-D position deviation can be found very accurately with high reliability. The second algorithm, which is based on locating the critical points of a planar shape, can be applied to identifying the pattern and finding the 2-dimensional position deviation and rotation angle of a target. (Abstract shortened by UMI.)Dept. of Electrical and Computer Engineering. Paper copy at Leddy Library: Theses & Major Papers - Basement, West Bldg. / Call Number: Thesis2001 .G36. Source: Masters Abstracts International, Volume: 40-06, page: 1586. Adviser: Xiang Chen. Thesis (M.A.Sc.)--University of Windsor (Canada), 2001.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle