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Enregistrement W2029577819 · doi:10.1117/12.389344

<title>Image-based view synthesis for enhanced perception in teleoperation</title>

2000· article· en· W2029577819 sur OpenAlexaff
Jean-Sebastien Perrier, Gady Agam, Paul R. Cohen

Notice bibliographique

RevueProceedings of SPIE, the International Society for Optical Engineering/Proceedings of SPIE · 2000
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueAdvanced Vision and Imaging
Établissements canadiensPolytechnique Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAugmented realityTeleoperationComputer visionComputer scienceRendering (computer graphics)Artificial intelligenceTriangulationMerge (version control)View synthesisAffine transformationRobotMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The teleoperation of equipment under impoverished sensing and communication delays, cannot be handled efficiently by conventional remote control techniques. Our approach to this problem is based on an augmented reality control mode in which a graphical model of the equipment is overlaid upon real views from the work-site. A basic capability required in order to produce such an augmented reality mode is the ability to synthesize visual information from new viewpoints based upon existing ones, so as to compensate for the sparsity of real data. Our approach to the problem of image-based view synthesis is based upon the implicit construction of a 3D approximation of the scene, composed of planar triangular patches. New views are then generated by texture-mapping the available real image data onto the reprojected triangles. In order to generate a physically valid joint-triangulation which minimizes the distortions in the rendering of the new view, an iterative approach is utilized. This approach begins with an initial triangulation and refines it iteratively through node-linking alterations and a split and merge process, based upon correlation values between corresponding triangular patches. The paper presents results for both synthetic and real scenes.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,793
Score d'incertitude au seuil0,532

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,242
Écart entre enseignants0,232 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations6
Publié2000
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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