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Enregistrement W2042718509 · doi:10.1145/2558307

Computing smooth surface contours with accurate topology

2014· article· en· W2042718509 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueACM Transactions on Graphics · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Numerical Analysis Techniques
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanadian Institute for Advanced Research
Mots-clésSurface (topology)Computer scienceConsistency (knowledge bases)SubdivisionRepresentation (politics)Topology (electrical circuits)Tessellation (computer graphics)VisibilityAlgorithmMathematicsComputer visionArtificial intelligenceComputer graphics (images)Geometry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article introduces a method for accurately computing the visible contours of a smooth 3D surface for stylization. This is a surprisingly difficult problem, and previous methods are prone to topological errors, such as gaps in the outline. Our approach is to generate, for each viewpoint, a new triangle mesh with contours that are topologically equivalent and geometrically close to those of the original smooth surface. The contours of the mesh can then be rendered with exact visibility. The core of the approach is Contour Consistency, a way to prove topological equivalence between the contours of two surfaces. Producing a surface tessellation that satisfies this property is itself challenging; to this end, we introduce a type of triangle that ensures consistency at the contour. We then introduce an iterative mesh generation procedure, based on these ideas. This procedure does not fully guarantee consistency, but errors are not noticeable in our experiments. Our algorithm can operate on any smooth input surface representation; we use Catmull-Clark subdivision surfaces in our implementation. We demonstrate results computing contours of complex 3D objects, on which our method eliminates the contour artifacts of other methods.

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.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,878
Score d'incertitude au seuil0,618

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,246
Écart entre enseignants0,236 · 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