Inicio · Capítulos · 14. Señales para visión artificial

15.95 14.4.20 Formulación matemática

15.95.1 boundaryScore

b_t = f(Delta contact, Delta load, v_effector, a_com, omega_body, slip, distance_target, quality)

15.95.2 segmentObjective

argmax_z sum_t log p(x_t|z_t) + sum_t log p(z_t|z_{t-1}) + sum_k log p(duration_k|z_k) + anchor rewards - constraint penalties

15.95.3 changePointObjective

min_{tau} sum_k C(x_{tau_{k-1}:tau_k}) + beta*K

15.95.4 uncertainty

p(t_event|evidence) or [t_earliest,t_latest] is retained before selecting nominalTimestampNs

Costs, priors and penalties are profile/version dependent and must be fitted or validated; formulas define interfaces, not universal parameters.

La pérdida de clasificación por frame no controla por sí sola fronteras o coherencia segmental. MS-TCN introduce penalización de suavidad [P44-R5]; trabajos recientes añaden supervisión de frontera y regularización de segmento [P44-R12]. La decodificación restringida de 2026 se conserva como línea experimental [P44-R13].