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Enregistrement W4231892975 · doi:10.1145/2070781.2024220

Polarization fields

2011· article· en· W4231892975 sur OpenAlexaff
Douglas Lanman, Gordon Wetzstein, Matthew Hirsch, Wolfgang Heidrich, Ramesh Raskar

Notice bibliographique

RevueACM Transactions on Graphics · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Optical Imaging Technologies
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesDivision of Information and Intelligent SystemsDefense Advanced Research Projects Agency
Mots-clésPolarizerLiquid-crystal displayMonochromatic colorPolarization (electrochemistry)Color gelOpticsAttenuationBrightnessComputer scienceLight fieldPolarizing filterDisplay deviceColor filter arraySpatial light modulatorLinear polarizationMaterials scienceOptical filterOptoelectronicsComputer visionLayer (electronics)Physics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We introduce polarization field displays as an optically-efficient design for dynamic light field display using multi-layered LCDs. Such displays consist of a stacked set of liquid crystal panels with a single pair of crossed linear polarizers. Each layer is modeled as a spatially-controllable polarization rotator, as opposed to a conventional spatial light modulator that directly attenuates light. Color display is achieved using field sequential color illumination with monochromatic LCDs, mitigating severe attenuation and moiré occurring with layered color filter arrays. We demonstrate such displays can be controlled, at interactive refresh rates, by adopting the SART algorithm to tomographically solve for the optimal spatially-varying polarization state rotations applied by each layer. We validate our design by constructing a prototype using modified off-the-shelf panels. We demonstrate interactive display using a GPU-based SART implementation supporting both polarization-based and attenuation-based architectures. Experiments characterize the accuracy of our image formation model, verifying polarization field displays achieve increased brightness, higher resolution, and extended depth of field, as compared to existing automultiscopic display methods for dual-layer and multi-layer LCDs.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,026
Score d'incertitude au seuil0,087

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0260,007

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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,230
Écart entre enseignants0,202 · 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'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreMéthodes

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

En bref

Citations110
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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