MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2917893531 · doi:10.3390/s19040860

A Highlight-Generation Method for Rendering Translucent Objects

2019· article· en· W2917893531 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

RevueSensors · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueComputer Graphics and Visualization Techniques
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStandard illuminantRendering (computer graphics)Bidirectional reflectance distribution functionComputer scienceScatteringArtificial intelligenceComputer visionOpticsComputer graphics (images)ReflectivityPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The acquisition of translucent objects has become a very common task thanks to the progress of 3D scanning technology. Since the characteristic soft appearance of translucent objects is due to subsurface scattering, the details are naturally left out in this appearance. For objects that have complex shapes, this lack of detail is obviously more prominent. In this paper, we propose a method to preserve the details of surface geometry by adding highlight effects. In generating highlight effects, our method employs a local orthonormal frame and combines, in a novel way, the incoming and outgoing light in approximating the subsurface scattering process. When the incident illuminant direction changes from nearly overhead to nearly horizontal, our method effectively preserves complex surface geometry details in the appearance of translucent materials. Through experiments, we show that our method can store surface features as well as maintain the translucency of the original materials and even enhance the perception of translucency. By numerically comparing the generated highlight effects with those generated by the traditional Bidirectional Reflectance Distribution Function (BRDF) models with different bandwidth parameters, we demonstrate the validity of our proposed method.

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: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,953
Score d'incertitude au seuil0,366

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,310
Écart entre enseignants0,280 · 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