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Enregistrement W2171516566 · doi:10.1109/icccyb.2010.5491330

A new method for 3D object reconstruction in real-time

2010· article· en· W2171516566 sur OpenAlexaff
Dan Ionescu, Bodgan Ionescu, Shahidul M. Islam, Cristian Gadea

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueHand Gesture Recognition Systems
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceComputer visionArtificial intelligenceCamera auto-calibrationImage sensorDigital cameraGestureSmart cameraInterface (matter)Computer graphics (images)Camera resectioning

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A novel real-time depth-mapping principle and camera where pulsed laser light is combined with a gain-modulated camera and a phase-locked loop control of laser intensity is described in this paper. The depth resolution is variable depending on the resolution of the camera and of the gating possibilities of the sensor. A sensor of 1 Mpixel is used providing a resolution of 1024 × 1024 which can be gated with very high speeds up to a few ns. Front images of real objects are reconstructed in 3D views based on the data provided by the laser imaging technique and on a new image processing algorithm, in real-time. The new method based on pulsed laser diodes is applicable to various types of image sensors as required by the application domain. As such the camera can be used for gaming, for controlling through gestures various computer applications spanning from digital signage to for example unmanned vehicles. Results are provided for a low end camera used in gaming. A new human computer interface based on gesture control is described. A series of experiments in which the camera is used to capture human gestures which are interpreted and recognized by various image processing algorithms are given.

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 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)0,001
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: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,965
Score d'incertitude au seuil0,254

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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)0,0000,000

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,302
Écart entre enseignants0,284 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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