Notice bibliographique
Résumé
Deformable models have a long tradition in computer graphics and computer vision. This thesis looks at the capture of surface deformation based on stereo vision. In recent years, 3D reconstruction and motion detection has attracted great attention. In this thesis a framework for 3D reconstruction from mutli-view images followed by isometry-based motion detection is proposed. For 3D reconstruction, the thesis proposes a multi-view stereo algorithm based on well-known window-based matching combined with fusion of multiple matching results. To improve the matching result, some low-level image processing algorithms, camera calibration and background detection are utilized. For window-based matching, a new hybrid matching method is introduced by combining both, a measure of intensity difference and intensity distribution difference. Multiple MVS pointclouds from different reference views are fused with two new fusion strategies to generate a better final reconstruction. To characterize the performance of our matching method and fusion strategies, an evaluation based on the quality of reconstruction is given in the thesis. Based on 3D pointclouds of object surface obtained with stereo, the deformation of the surface is captured. To generate dense motion vectors over a deformed surface, a simple window-based 3D flow method is applied by using isometry of the observed surface as its primary matching constraint. The method uses feature points as anchoring references of the surface deformation. Given a set of matched features no other intensity information is used and hence the method can tolerate intensity changes over time. The approach is shown to work well on two example scenes which capture non-rigid isometric and general deformations. The thesis also presents experiments demonstrating the stability of the geodesic approximation employed in the isometry-based matching when the 3D pointclouds are sparse.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».