Multiresolution Surfaces having Arbitrary Topologies by a Reverse Doo Subdivision Method
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
We have shown how to construct multiresolution structures for reversing subdivision rules using global least squares models (Samavati and Bartels, Computer Graphics Forum , 18(2):97–119, June 1999). As a result, semiorthogonal wavelet systems have also been generated. To construct a multiresolution surface of an arbitrary topology, however, biorthogonal wavelets are needed. In Bartels and Samavati ( Journal of Computational and Applied Mathematics , 119:29–67, 2000) we introduced local least squares models for reversing subdivision rules to construct multiresolution curves and tensor product surfaces, noticing that the resulting wavelets were biorthogonal (under an induced inner product). Here, we construct multiresolution surfaces of arbitrary topologies by locally reversing the Doo subdivision scheme. In a Doo subdivision, a coarse surface is converted into a fine one by the contraction of coarse faces and the addition of new adjoining faces. We propose a novel reversing process to convert a fine surface into a coarse one plus an error. The conversion has the property that the subdivision of the resulting coarse surface is locally closest to the original fine surface, in the least squares sense, for two important face geometries. In this process, we first find those faces of the fine surface which might have been produced by the contraction of a coarse face in a Doo subdivision scheme. Then, we expand these faces. Since the expanded faces are not necessarily joined properly, several candidates are usually at hand for a single vertex of the coarse surface. To identify the set of candidates corresponding to a vertex, we construct a graph in such a way that any set of candidates corresponds to a connected component. The connected components can easily be identified by a depth first search traversal of the graph. Finally, vertices of the coarse surface are set to be the average of their corresponding candidates, and this is shown to be equivalent to local least squares approximation for regular arrangements of triangular and quadrilateral faces.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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.
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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