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Enregistrement W2521720377 · doi:10.1109/jdt.2016.2610976

Comfort Evaluation of 3D Movies Based on Parallax and Motion

2016· article· en· W2521720377 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

RevueJournal of Display Technology · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Optical Imaging Technologies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésParallaxComputer visionComputer scienceStereo displayPixelArtificial intelligenceComputer graphics (images)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The intensity of feeling and comfort are two contrasting aspects of 3D movies. This paper studies 3D comfort according to crosstalk, basic parallax, space motion, and depth of field based on pixels. A method for calculating 3D motion based on the XYZ axes is presented, and a pixel-based evaluation model of 3D comfort is established with parallax, motion, and other indexes. In order to support the production and evaluation process of 3D films, a 3D comfort evaluation tool is designed according to time series. As demonstrated experimentally, basic parallax, depth of field, and average crosstalk have certain impact on the entire 3D comfort, while space motion has a relatively salient effect. When applying our method, a steady control on 3D comfort is found in high-quality 3D films: About 92% of comfort is within the range of 1-3.5 points for Transformers: Age of Extinction (USA), whereas about 74% of comfort is within the range of 1-3.5 points for The Monkey King (China). Large depth of field for slow moving lens and small depth of field for fast moving lens were used in Avatar and Transformers, and these 3D art rules are not followed closely in The Monkey King. As a basic tool for 3D film production, our proposed method can be applied in creating, shooting, producing, and monitoring for a 3D film.

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)0,001
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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,793
Score d'incertitude au seuil0,242

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,269
Écart entre enseignants0,255 · 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