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Enregistrement W2144452193 · doi:10.1109/3dim.2005.38

Extracting Main Modes of Human Body Shape Variation from 3-D Anthropometric Data

2005· article· en· W2144452193 sur OpenAlex
Zouhour Ben Azouz, Chang Shu, Richard Lepage, Marc Rioux

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
Thématique3D Shape Modeling and Analysis
Établissements canadiensÉcole de Technologie SupérieureNational Research Council Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPrincipal component analysisHuman bodyBody shapeComputer scienceBasis (linear algebra)Variation (astronomy)RangingShape analysis (program analysis)Artificial intelligenceAnthropometry3d scanningPattern recognition (psychology)Computer visionMathematicsGeometryPhysicsGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Characterizing the variations of the human body shape is fundamentally important to many applications ranging from animation to product design. 3D scanning technology makes it possible to digitize the complete surfaces of a large number of human bodies, providing much richer information about the body shape than the traditional anthropometric measurements. This technology opens up opportunities to extract new measurements for quantifying the body shape. Using the data from the first large scale 3D anthropometric survey, the CAESAR project, we demonstrate that the human body shape can be represented by a small number of principal components. Principal component analysis extracts orthogonal basis vectors, called eigenpersons, from the space of body shapes. The shape of any individual person can then be expressed by the linear combination of the basis vectors. We demonstrate that some of these components correspond to the commonly used body measurements like height and weight and others indicate new ways of charactering body shape variations. We develop tools to visualize the changes of the body shape along the main components. These tools help understand the meaningful components of the human body shape.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,397
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,046
Tête enseignante GPT0,291
Écart entre enseignants0,245 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

En bref

Citations27
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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