Measuring, modelling, simulating, and predicting human tissue properties
Notice bibliographique
Résumé
Personalized simulation of human bodies is a long standing goal in many applications, ranging from animation to apparel. Even though personalized geometric models can now be easily acquired, physics-based simulation requires soft tissue properties and their distribution over the person’s body. Here we show that mechanical properties of the human body can be directly measured using a novel hand-held device. We describe a complete pipeline for measurement, modeling, parameter estimation, and simulation. The methods described here can be used to create personalized models of an individual human or of a population. Furthermore, we show how to predict soft tissue properties from widely available 3D geometric models of the human body. To train such a prediction model, we utilize a unique database of registered measurements of body shape and soft tissue properties, acquired from over 70 participants. We use a recently introduced convolutional neural network architecture adapted for 3D surfaces, and train the network to predict the distribution of tissue properties over the 3D human body surface. Once the network is trained, no specialized equipment is required, and soft tissue properties are predicted in minutes. The method can be used with commodity 3D scanners, and even with geometric models downloaded from Internet or created by artists. Our methods make realistic human body simulations available to a wide range of users and applications.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».