Region Tracking Via Local Statistics And Level Set Pdes
Notice bibliographique
Résumé
this paper, we propose a novel algorithm for region tracking that uses the Bayesian framework for tracking previously developed [1]. We extend this framework by re-expressing tracking in terms of Kullback-Leibler divergence of specific probability distributions and generalizing these to empirical distributions computed over image neighborhoods, leading to level set equations in terms of local image statistics. The main novelty of our proposed algorithm is that contrary to other tracking algorithms which are expressed as level set PDEs, the motion is not assumed to be small [2], nor is the background assumed to be stationary [3], nor is the region supposed to be uniform and have strong contrast with the background [4]. We illustrate the performance of our algorithm on real image sequences with natural motion. 2. REGION TRACKING VIA LOCAL STATISTICS 2.1. Basic Models and Level Set Evolution Equations \t be images at time instants . Let the domain of both images be . Let be a region in the image at time ( ) and let be the corresponding (unknown) region in the image at time ), that we seek to estimate. Assume there exists a given (finite or infinite) set of diffeomorphisms ! !"# , and that there exists a mapping $&%' with $()*+-,. (and hence $/()10 +/,210 ) such that $()5/+6, ()56+786()5/+ :9 5;%< denotes a stationary zero-mean Gaussian white noise process with variance => . Most tracking algorithms estimate estimating ; from the estimate ? $ , the estimate then computed as ,A?$/() + . As a result, strong assumptions This work was supported by the Natural Sciences and Engineering Research Council of Canada under Strategic Grant STR224122
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».