Adaptive online transmission of 3-D TexMesh using scale-space and visual perception analysis
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.
Notice bibliographique
Résumé
Efficient online visualization of three-dimensional (3-D) mesh, mapped with photo realistic texture, is essential for a variety of applications such as museum exhibits and medical images. In these applications synthetic texture or color per vertex loses authenticity and resolution. An image-based view dependent approach requires too much overhead to generate a 360/spl deg/ display for online applications. We propose using a mesh simplification algorithm based on scale-space analysis of the feature point distribution, combined with an associated visual perception analysis of the surface texture, to address the needs of adaptive online transmission of high quality 3-D objects. The premise of the proposed textured mesh (TexMesh)simplification, taking the human visual system into consideration, is the following: given limited bandwidth, texture quality in low feature density surfaces can be reduced, without significantly affecting human perception. The advantage of allocating higher bandwidth, and thus higher quality, to dense feature density surfaces, is to improve the overall visual fidelity. Statistics on feature point distribution and their associated texture fragments are gathered during preprocessing. Online transmission is based on these statistics,which can be retrieved in constant time. Using an initial estimated bandwidth,a scaled mesh is first transmitted. Starting from a default texture quality,we apply an efficient Harmonic Time Compensation Algorithm based on the current bandwidth and a time limit, to adaptively adjust the texture quality of the next fragment to be transmitted. Properties of the algorithm are proved. Experimental results show the usefulness of our approach.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle