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Enregistrement W158990421

Computer vision-based registration for augmented reality.

2002· dissertation· en· W158990421 sur OpenAlexaffabout
Zhifeng Huang

Notice bibliographique

RevueScholarship at UWindsor (University of Windsor) · 2002
Typedissertation
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueAugmented Reality Applications
Établissements canadiensUniversity of Windsor
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAugmented realityComputer visionArtificial intelligenceComputer scienceComputer graphics (images)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Augmented reality is a young but very active research area. It is considered a variant of virtual reality. In virtual reality, the user is immersed completely in the virtual scene; whereas in an augmented reality system, the user can see the real scene with the virtual object superimposed onto the real scene. Registration in augmented reality aligns the virtual object with the real scene in 3D. The use of computer vision techniques for registration is an ideal method to accomplish this. In this thesis, a computer vision-based interactive object registration system was developed for augmented reality. In this system, the user can register 3D virtual object onto real images by reconstructing the registration plane. The registration process is semi automatic and only needs intuitive mouse clicking. Experiments show that the system is easy to use and has very good practical registration accuracy. Paper copy at Leddy Library: Theses & Major Papers - Basement, West Bldg. / Call Number: Thesis2002 .H83. Source: Masters Abstracts International, Volume: 41-04, page: 1107. Adviser: B. Boufama. Thesis (M.Sc.)--University of Windsor (Canada), 2002.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,754
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0020,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,028
Tête enseignante GPT0,268
Écart entre enseignants0,239 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2002
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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