A Tele-immersive System Based On Binocular View Interpolation
Notice bibliographique
Résumé
The main idea behind tele-immersive environment is to create an immersive virtual environment that connect people across networks and enable them to interact not only with each other, but also with various other forms of shared digital data (video, 3D models, images, text, etc.). Tele-immersive environments may eventually replace current video and telephone conferencing, and enable for a better and more intuitive way to communicate between people and computer systems. To accomplish this, participants to a meeting has to be represented digitally with a high degree of accuracy in order to keep a sense of immersion. Tele-immersive environments should have the same "feel" as a real meeting. Interactions among people should be natural. In other to create such a system, we need to solve the key problem of how to create in real-time new views from a fixed network of cameras that will correspond to new viewpoints. We also need to do this for two virtual cameras corresponding to the inter-ocular distance of each participant. In this paper, we will describe a new binocular view interpolation method based on a re-projection technique using calibrated cameras. We will discuss the various aspects of this new algorithm and of the hardware systems necessary to perform these operations in real-time. We will also present early experimental results illustrating the various advantages of this algorithm.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,008 | 0,001 |
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 ».