Constructing 3D Virtual Reality Objects from 2D Images of Real Objects Using NURBS
Notice bibliographique
Résumé
A new method for capturing and reconstructing 3D representations of real objects in a virtual reality system is introduced. Virtual reality applications allow users to navigate and interact with the 3D objects through the environment. This interaction requires that the 3D representation of real objects be highly accurate in modeling the reality. The novelty of the new methodology proposed, consists on the fact that it uses only a high resolution (7 megapixels or higher) digital camera and a projector in conjunction with 3D surface reconstruction techniques based on non-uniform rational Bzier spline (NURBS) functions. The 3D object reconstruction is based on finding unique control points on the 2D images of the object and constructing corresponding 2-D NURBS curves which contain the control points through a process of NURNS fitting. The control points are situated on grid lines which are extracted from the object surface on which a color coded grid is projected. The 2-D NURBS curves are projected into a 3-D space to eventually re-create the 3-D surface of interest. The method does not require any a priori knowledge of the absolute positioning or orientation of the camera and the projector as other 3D reconstruction techniques do. The precision of the method depends on the camera resolution and can attain easily sub-millimeters ranges. Examples illustrate the process.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
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 ».