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Enregistrement W2174894023 · doi:10.1109/tpami.2011.62

Light-Efficient Photography

2011· article· en· W2174894023 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.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueImage Processing Techniques and Applications
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésComputational photographyPhotographyAperture (computer memory)Computer scienceFocus (optics)Depth of fieldComputer visionSequence (biology)Light fieldArtificial intelligencePoint (geometry)Multiple exposureField (mathematics)Computer graphics (images)OpticsMathematicsImage (mathematics)Image processingPhysicsGeometry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this paper, we consider the problem of imaging a scene with a given depth of field at a given exposure level in the shortest amount of time possible. We show that by 1) collecting a sequence of photos and 2) controlling the aperture, focus, and exposure time of each photo individually, we can span the given depth of field in less total time than it takes to expose a single narrower-aperture photo. Using this as a starting point, we obtain two key results. First, for lenses with continuously variable apertures, we derive a closed-form solution for the globally optimal capture sequence, i.e., that collects light from the specified depth of field in the most efficient way possible. Second, for lenses with discrete apertures, we derive an integer programming problem whose solution is the optimal sequence. Our results are applicable to off-the-shelf cameras and typical photography conditions, and advocate the use of dense, wide-aperture photo sequences as a light-efficient alternative to single-shot, narrow-aperture photography.

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: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,992
Score d'incertitude au seuil0,543

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,247
Écart entre enseignants0,228 · 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