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Enregistrement W1598383185 · doi:10.2312/compaesth/compaesth07/015-022

New Methods to Project Panoramas for Practical and Aesthetic Purposes

2007· article· en· W1598383185 sur OpenAlexaff
Daniel M. Germán, Pablo d’Angelo, Michael D. Gross, Bruno Postle

Notice bibliographique

RevueEurographics · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueHistorical Geography and Cartography
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPanoramaComputer graphics (images)Computer sciencePoint (geometry)Projection (relational algebra)Representation (politics)Computer visionMap projectionDistortion (music)Artificial intelligenceVirtual realityField (mathematics)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Recent advances in digital photomontage have simplified the creation of extreme wide-angle views from a vantage point, including the recreation of the entire sphere (we will refer to these type of images as panoramas). In order to minimize the distortion from the point of view of the viewer, panoramas have been typically presented using curved displays (such as the original panoramas, by Barker, in 1787; or several cinematographic systems, such as Circle-Vision 360, still in use), and more recently with the help of the computer (such as the QuickTime VR format). Unfortunately requiring such systems restricts their use, and little research has been done in the representation of panoramas into a flat surface. In this paper we propose the use of several geographic map projections to project a panorama into a flat surface, both for realistic purposes (where the projection can be easily accepted as a faithful representation of the original image) and for artistic purposes (where the projection is used as an artistic tool intended for the creation of an innovative interpretation of the panorama). Finally we explore the use of inclinometers and map projections to automatically project an image from a wide-angle lens (rectilinear or fisheye) into a new image that is more aesthetically pleasant. We believe the projections discussed in this paper will be useful to photographers, artists, and the designers of virtual reality environments, all of who might require the displaying of images with a wide field-of-view.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,973
Score d'incertitude au seuil0,532

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,071
Tête enseignante GPT0,465
Écart entre enseignants0,393 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations12
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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