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Enregistrement W2150307487 · doi:10.1145/1618452.1618483

Abstraction of man-made shapes

2009· article· en· W2150307487 sur OpenAlex

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

RevueACM Transactions on Graphics · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueComputer Graphics and Visualization Techniques
Établissements canadiensUniversity of VictoriaUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesAdobe Systems
Mots-clésAbstractionComputer sciencePolygon (computer graphics)Representation (politics)Key (lock)Set (abstract data type)Feature (linguistics)Shape analysis (program analysis)Surface (topology)Manifold (fluid mechanics)Artificial intelligenceGeometric shapeAlgorithmTheoretical computer scienceComputer visionGeometryMathematicsStatic analysis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Man-made objects are ubiquitous in the real world and in virtual environments. While such objects can be very detailed, capturing every small feature, they are often identified and characterized by a small set of defining curves. Compact, abstracted shape descriptions based on such curves are often visually more appealing than the original models, which can appear to be visually cluttered. We introduce a novel algorithm for abstracting three-dimensional geometric models using characteristic curves or contours as building blocks for the abstraction. Our method robustly handles models with poor connectivity, including the extreme cases of polygon soups, common in models of man-made objects taken from online repositories. In our algorithm, we use a two-step procedure that first approximates the input model using a manifold, closed envelope surface and then extracts from it a hierarchical abstraction curve network along with suitable normal information. The constructed curve networks form a compact, yet powerful, representation for the input shapes, retaining their key shape characteristics while discarding minor details and irregularities.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,971
Score d'incertitude au seuil0,570

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,296
Écart entre enseignants0,271 · 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