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Enregistrement W2176516682 · doi:10.5539/jmr.v7n4p167

The Mathematics and Applications behind Image Warping and Morphing

2015· article· en· W2176516682 sur OpenAlexvenueno aff
Tanvir Prince, Maria Malik, Ildefonso Salva, Ariel Mazor, Sakhr Aldaylam

Notice bibliographique

RevueJournal of Mathematics Research · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueMultidisciplinary Science and Engineering Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMorphingImage warpingAnimationComputer animationComputer scienceObject (grammar)Computer graphics (images)Class (philosophy)Affine transformationImage (mathematics)SoftwareArtificial intelligenceComputer visionMathematicsProgramming languageGeometry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This research is conducted in the summer of 2015 and is possible by the support of various agency, in particular, by the grant of Prof. Angulo Nieves and the New York City Research Initiative. The purpose of this research is to reveal the mathematics and applications of the computer animation techniques of warping and morphing. A warp is a twist or distortion in the form of an object in an image while a morph is the smooth and gradual transformation of an object in one image into the object in another image. Linear algebra makes these computer animation techniques possible; the first phase of this research delves into how those mathematical processes translate into image warps and morphs. Image morphs and morphs were identified as affine transformations of original images. The second part of this study requires the analysis and application of image warping and morphing techniques in an array of fields. The team utilized the computer software, Abrosoft Fantamorph and Morpheus in order to create a series of warps and morphs. This shows an example of the use of technology in undergraduate research. The final phase of this research was to identify what uses NASA can have for these computer animation techniques and what further research can be done to expand our knowledge of warps and morphs. By identifying the mechanics of warps and morph, we can discover how they can assist scientists and organization, such as NASA, to create depictions of objects, ideas, places, and events. Ultimately, studying morphing and warping techniques allows us to find better ways to represent visual data - whether it is images of the ozone hole or maps of the ever-changing weather in a region. The limitations that were found during the study can be used to conduct further research about warps and morphs - such as distorting images using quadratics or varying the rate at which each part of a transformation happens.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,028

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,002
Études des sciences et des technologies0,0010,009
Communication savante0,0050,008
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0020,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,003

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 Opus0,424
Tête enseignante GPT0,535
Écart entre enseignants0,111 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations3
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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