EyeTap Devices for Augmented, Deliberately Diminished, or Otherwise Altered Visual Perception of Rigid Planar Patches of Real-World Scenes
Notice bibliographique
Résumé
Diminished reality is as important as augmented reality, and both are possible with a device called the Reality Mediator. Over the past two decades, we have designed, built, worn, and tested many different embodiments of this device in the context of wearable computing. Incorporated into the Reality Mediator is an “EyeTap” system, which is a device that quantifies and resynthesizes light that would otherwise pass through one or both lenses of the eye(s) of a wearer. The functional principles of EyeTap devices are discussed, in detail. The EyeTap diverts into a spatial measurement system at least a portion of light that would otherwise pass through the center of projection of at least one lens of an eye of a wearer. The Reality Mediator has at least one mode of operation in which it reconstructs these rays of light, under the control of a wearable computer system. The computer system then uses new results in algebraic projective geometry and comparametric equations to perform head tracking, as well as to track motion of rigid planar patches present in the scene. We describe how our tracking algorithm allows an EyeTap to alter the light from a particular portion of the scene to give rise to a computer-controlled, selectively mediated reality. An important difference between mediated reality and augmented reality includes the ability to not just augment but also deliberately diminish or otherwise alter the visual perception of reality. For example, diminished reality allows additional information to be inserted without causing the user to experience information overload. Our tracking algorithm also takes into account the effects of automatic gain control, by performing motion estimation in both spatial as well as tonal motion coordinates.
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 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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,029 | 0,003 |
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 ».