Wyniki wyszukiwania - BazTech

Ograniczanie wyników

Powiadomienia systemowe

Sesja wygasła!

Znaleziono wyników: 2

Liczba wyników na stronie

Wyniki wyszukiwania

Wyszukiwano:
w słowach kluczowych: test Kolmogorova-Smirnova

Sortuj według:

Ogranicz wyniki do:

Plane angle measurements in polycrystalline metal structure

Kasprzyk A., Matusiewicz P., Czarski A., Wiencek K.

Metallurgy and Foundry Engineering

2004

Vol. 30, No 1

79-84

The distributions of plane angles for real polycrystalline structure of titanium were calculated. The measurement of each angle was carried by three persons independently. Individual results were used for making three plane angle distribution. The Kolmogorov - Smirnov test was used to compare these distributions. The correlation and regression analysis for the angle measurement results of observer pairs was performed.

Wyznaczono rozkłady kątów płaskich dla rzeczywistej struktury polikrystalicznej tytanu. Pomiaru każdego kąta dokonywały trzy osoby, niezależnie od siebie. Uzyskane indywidualne wyniki pomiarów posłużyły do wyznaczenia trzech rozkładów kątów płaskich oraz ich parametrów. Z kolei uśrednione dla każdego kąta wartości posłużyły do testowania hipotezy o ich normalności. Dla wyników pomiarów poszczególnych par obserwatorów wyznaczono współczynniki korelacji i regresji.

Robust region merging for motion based segmentation using the Kolmogorov-Smirnov test

Broekhoven M., Hupkens T., Hendriks E., Patras I.

Image Processing & Communications

2000

Vol. 6, no 3-4

27-34

This paper addresses the problem of segmenting image sequences into moving objects. The proposed method uses a bottom-up approach and uses an indirect method to estimate the motion parameters of the initial regions. These regions have been created using the watershed algorithm. The motion of the regions have been modelled by a four parameter affine model and have been estimated by using a robust method, which diminishes the influence of wrongly estimated displacement or optical flow vectors (outliers). The similarity measure between two adjacent regions is computed through a non-parametric statistical test (the Kolmogorov-Smirnov test) as proposed by Moscheni [1] with some important modifications. The algorithm iterates between a motion estimation step and a region merging step until some stopping criterion has been reached. The results indicate that the method is well suited to obtain a correct segmentation of real image sequences.