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Enregistrement W2099263029 · doi:10.1109/iccv.1990.139559

Calculating surface reflectance using a single-bounce model of mutual reflection

2002· article· en· W2099263029 sur OpenAlexafffund
Mark S. Drew, Brian Funt

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueColor Science and Applications
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésReflection (computer programming)Surface (topology)ReflectivityBidirectional reflectance distribution functionRayOpticsSpectral power distributionIntensity (physics)Light intensityRGB color modelBasis (linear algebra)Diffuse reflectionDistribution (mathematics)PixelPhysicsPower (physics)MathematicsComputer scienceGeometryMathematical analysisArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Light reflected from one surface onto a second surface changes both the intensity and spectral power distribution of light leaving the second surface. Similarly, light from the second surface illuminates the first. This mutual reflection effect can be exploited by examining pixels where interreflection is and is not present. From these measurements several intrinsic properties can be determined: the reflectance of each surface, the spectral power distribution of the incident illumination, and some constraints on the physical configuration of the two surfaces. The authors use finite dimensional linear models for the ambient illumination and for surface spectral reflectance, with m basis functions for illumination and n for surfaces. Examining p sensor values (e.g. RGB values) they find that if p satisfies the condition p>or=(2n+m)/3 they can solve for finite dimensional model descriptors of both surfaces and of the ambient illumination, as well as for a form-factor stemming from the surface configuration. With n=m=3, p can also be 3. A single-bounce model of mutual reflection accounts for the most important contribution to light intensity in an interreflecting geometry.>

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,002

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.

Tête enseignante Opus0,138
Tête enseignante GPT0,318
Écart entre enseignants0,181 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations26
Publié2002
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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