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
Abstract We present novel ideas for facial shape and skin simulation on extremely detailed three‐dimensional facial meshes. Our input database is composed of a small number of scanned human faces with resolutions up to several million triangles, where even the pores are clearly distinguished. We show how to decompose the facial meshes into the global shape of the face plus skin detail (3D skin), and then to reconstitute them. Our modeling methodology allows us to simulate the exaggeration of the facial global shape, retaining the original skin detail, as well as to transfer 3D skin from one face to another. First, we represent all the input faces in terms of a homogeneous structure on the base model in low resolution by using mesh adaptation techniques. Second, the differences between the original mesh and a base mesh, which appear as skin detail, are captured and stored, so that each face is decomposed into the global shape (a base mesh) plus skin detail. Face reconstitution after global shape exaggeration and/or skin transfer enables delicate simulation of facial models. In addition, we can increase the resolution of any model scanned at a low resolution by transferring skin from a higher resolution model. Our method shows successful manipulation of the minute structure of 3D skin differently from other methods such as Normal Mapping, Displacement Mapping, Displaced Subdivision Surfaces, and Normal Meshes where none of these techniques show manipulation of minute structure like ours and only approximation is used while our method recovers the original structure. Copyright © 2006 John Wiley & Sons, Ltd.
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 | 0,000 | 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.
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