Représentation et détection des images et des surfaces déformables
Notice bibliographique
Résumé
La représentation d'une surface, son lissage et son utilisation pour l'identification,\nla comparaison, la classification, et l'étude des variations de volume, de courbure\nou de topologie sont omniprésentes dans l'aire de la numérisation. Parmi les\nméthodes mathématiques, nous avons retenu les transformations difféomorphiques\nd'un pattern de référence.\nIl y a un grand intérêt théorique et numérique à approcher un difféomorphisme\narbitraire par des difféomorphismes engendrés par des champs de vitesses. Sur le plan\nthéorique la question est : "est-ce que le sous-groupe de difféomorphismes engendrés\npar des champs de vitesses est dense dans le groupe plus large de Micheletti pour la\nmétrique de Courant ?" Malgré quelques progrès réalisés ici, cette question demeure\nouverte.\nLes pistes empruntées ont alors convergé vers le sous-groupe de Azencott et de\nTrouvé et sa métrique dans le cadre de l'imagerie. Elle correspond à une notion de\ngéodésique entre deux difféomorphismes dans leur sous-groupe. L'optimisation est\nutilisée pour obtenir un système d'équations état adjoint caractérisant la solution\noptimale du problème d'identification à partir des observations.\nCette approche est adaptée à l'identification de surfaces obtenues par un numériseur tel que, par exemple, le scan d'un visage. Ce problème est beaucoup plus\ndifficile que celui d'imagerie. On doit alors introduire un système de référence courbe\net une surface à facettes pour les calculs. On donne la formulation du problème\nd'identification et du calcul du changement de volume par rapport à un scan de\nréférence.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,020 | 0,005 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».