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Enregistrement W2307219311 · doi:10.14288/1.0302113

Model repair and editing tools

2011· article· en· W2307219311 sur OpenAlexaff
Vladislav Kraevoy

Notice bibliographique

RevuecIRcle (University of British Columbia) · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueAdvanced Vision and Imaging
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceUSablePipeline (software)Set (abstract data type)Range (aeronautics)Polygon meshGraphics pipelineTexture mappingArtificial intelligenceComputer graphicsPopulationComputer visionComputer graphics (images)Data mining3D computer graphicsEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

With the declining production cost and improvement of scanning technology, three-dimensional model acquisition systems are rapidly becoming more affordable. At the same time, personal computers with graphics hardware capable of displaying complex 3D models have become inexpensive enough to be available to a large population. As a result, there is, potentially, an opportunity to consider new virtual reality uses from areas as diverse as cultural heritage exploration and retail sales applications that will allow people to view associated large classes of realistic 3D objects on home computers and media devices. Although there are many physical techniques for acquiring 3D data, including laser scanners, CT or MRI scans, the basic pipeline of operations (Figure 1.1) lacks a sufficient set of tools to take the acquired data and produce a usable 3D model. This dissertation proposes a set of efficient and robust 3D data reconstruction and editing tools for such a pipeline. We look at the fundamental problems of range scan data completion, modeling, and parameterization. We propose a new cross-parameterization method for efficient calculation of a low-distortion bijective mapping between models. Recent research in digital geometry processing suggests multiple new applications for such a mapping, including pair-wise model editing [11] transferring texture and surface properties (BRDFs, normal maps, etc) [61], and fitting template meshes to multiple data sets [7, 55]. We also extend our cross-parameterization technique to support models with gaps and holes. This allows us to develop a new and robust method for template-based range scan data completion. One of the most significant obstacles in computer graphics is providing easy-to-use tools for creating and editing detailed 3D models. To this end, we present a new set of tools with which non-expert user can create detailed geometric models quickly and easily. In particular, we propose a new modeling system for creating new, original models by mixing and matching parts of pre-existing models. In this way, we eliminate the need for a user to perform complex geometric operations, and thereby reduce the modeling process to that of part selection. This dissertation also proposes a new technique for image-based modeling that allows a user to easily transform a sketch or picture into a 3D model using a 3D template model. The 3D template provides the geometric detail that cannot be inferred from an image alone. This allows the user to create detailed geometric models from pictures alone. We also introduce a real-time editing algorithm that allows the creation of new models through the deformation of existing ones. Our proposed editing algorithm has applications in such common geometric operations as mesh deformation, morphing, and blending. Thus, we propose contributions to the model repair and editing pipeline that simplifies the task of creating and repairing detailed 3D models.

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)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Logiciel · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,048
Score d'incertitude au seuil0,159

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,003
Bibliométrie0,0040,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,004
Science ouverte0,0060,005
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0480,027

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,192
Écart entre enseignants0,165 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreLogiciel

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

En bref

Citations0
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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