Feature extraction on 3-D TexMesh using scale-space analysis and perceptual evaluation
Notice bibliographique
Résumé
Efficient online visualization of three-dimensional (3-D) textured models is essential for a variety of applications including not only games and e-commerce, but also heritage and medicine. To visualize 3-D objects online, it is necessary to quickly adapt both mesh and texture to the available computational or network resources. Earlier research showed that after reaching a minimum required mesh density, high-resolution texture has more impact on human perception than a denser mesh. Given limited bandwidth, an important issue is how to extract features that best represent the original object, and how to allocate resources between mesh and texture data to achieve optimal perceptual quality. In this paper, we propose a textured mesh (TexMesh) model, which applies scale-space analysis and perceptual evaluation to extract 3-D features for textured mesh simplification and transmission. Texture data is divided into fragments to facilitate quality and bandwidth adaptation. Texture quality assignment is based on feature point distribution. Online transmission is based on statistics gathered during preprocessing, which are stored in a priority queue and lookup tables. Quality of service requested by a client site can be met by applying an efficient adaptive algorithm to ensure optimal use of the specified time and available bandwidth, and at the same time preserving satisfactory quality. Our TexMesh framework integrates feature extraction, mesh simplification, texture reduction, bandwidth adaptation, and perceptual evaluation into a multiscale visualization framework.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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.
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 ».