Limitations et comparaisons d’ordonnancement utilisant des distances couleur
Why this work is in the frame
A frame that forgets how it found something cannot be audited. These are the routes that admitted this work.
Bibliographic record
Abstract
La morphologie mathématique repose sur la notion d'ordonnancement. Pour le traitement d'images couleur, l'écriture d'une relation d'ordre valide nécessite l'utilisation de distances couleur normalisées issues des espaces CIELAB ou CIELUV. Depuis les premières recommandations de la CIE (Commission internationale de l'éclairage), plusieurs distances couleur ont été proposées. Le but de cet article est d'étudier l'impact de ces formules de distance couleur dans le contexte de la morphologie mathématique couleur. Les résultats sont développés pour une nouvelle construction des opérateurs morphologiques couleur basée sur la distance dans l'espace CIELAB. Un critère de comparaison des méthodes d'ordonnancement couleur est ensuite proposé pour comparer les principales approches en morphologie mathématique avec celles basées sur une fonction de distance.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it