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Enregistrement W2045699115 · doi:10.1145/1477926.1477931

A tool to create illuminant and reflectance spectra for light-driven graphics and visualization

2009· article· en· W2045699115 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.

Notice bibliographique

RevueACM Transactions on Graphics · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueComputer Graphics and Visualization Techniques
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStandard illuminantComputer scienceRendering (computer graphics)Computer graphics (images)Computer visionArtificial intelligenceVisualization

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Full spectra allow the generation of a physically correct rendering of a scene under different lighting conditions. In this article we devise a tool to augment a palette of given lights and material reflectances with constructed spectra, yielding specified colors or spectral properties such as metamerism or objective color constancy. We utilize this to emphasize or hide parts of a scene by matching or differentiating colors under different illuminations. These color criteria are expressed as a quadratic programming problem, which may be solved with positivity constraints. Further, we characterize full spectra of lights, surfaces, and transmissive materials in an efficient linear subspace model by forming eigenvectors of sets of spectra and transform them to an intermediate space in which spectral interactions reduce to simple component-wise multiplications during rendering. The proposed method enhances the user's freedom in designing photo-realistic scenes and helps in creating expressive visualizations. A key application of our technique is to use specific spectral lighting to scale the visual complexity of a scene by controlling visibility of texture details in surface graphics or material details in volume rendering.

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: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,899
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,309
Écart entre enseignants0,288 · 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