Artificial Intelligence to Design a Mask Insensible to the Distance From the Camera to the Scene Objects
Notice bibliographique
Résumé
The sharpness of an image depends on the spatial frequency response of the photographic imaging system and the sensor characteristics. In conventional digital cameras, only those objects within a distance range are in focus, while other objects are captured with different amounts of blurring depending on their distance to the focal plane. This can be desired for some applications; however, this can also be undesired because some objects in the scene may be blurred and impossible to recover. In the field of augmented reality, simulating this natural effect of showing sharp objects in combination with blurred objects increases the visual realism of augmented video. In order to simulate this effect, it is very important to capture all objects in the scene with high quality so that it could be possible to dynamically blur different objects in the scene at runtime. In this paper, we present an algorithm to find a set of possible complex-amplitude transmittance masks capable of considerably reducing the impact of focus errors in the scene objects. Computer simulations are used to compare the masks found in this paper with a classic mask in the state of the art. The main contribution of this paper is the use of Chebyshev polynomials to model an optical mask, and then, use artificial intelligence to establish some properties of this mask, such as the depth of field, the resolution, and the amount of gathered light.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».