SmartColor: Real-time color correction and contrast for optical see-through head-mounted displays
Notice bibliographique
Résumé
Users of optical see-through head-mounted displays (OHMD) perceive color as a blend of the display color and the background. Color-blending is a major usability challenge as it leads to loss of color encodings and poor text legibility. Color correction aims at mitigating color blending by producing an alternative color which, when blended with the background, more closely approaches the color originally intended. To date, approaches to color correction do not yield optimal results or do not work in real-time. This paper makes two contributions. First, we present QuickCorrection, a realtime color correction algorithm based on display profiles. We describe the algorithm, measure its accuracy and analyze two implementations for the OpenGL graphics pipeline. Second, we present SmartColor, a middleware for color management of userinterface components in OHMD. SmartColor uses color correction to provide three management strategies: correction, contrast, and show-up-on-contrast. Correction determines the alternate color which best preserves the original color. Contrast determines the color which best warranties text legibility while preserving as much of the original hue. Show-up-on-contrast makes a component visible when a related component does not have enough contrast to be legible. We describe the SmartColor's architecture and illustrate the color strategies for various types of display content.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».