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Enregistrement W4256419437 · doi:10.1002/scj.20320

Real‐time depth‐mapping three‐dimension TV camera (Axi‐Vision camera)

2006· article· en· W4256419437 sur OpenAlexaff
Masahiro Kawakita, Keigo Iizuka, Yoshiki Iino, Hiroshi Kikuchi, Hideo Fujikake, Tahito Aida

Notice bibliographique

RevueSystems and Computers in Japan · 2006
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAdvanced Optical Sensing Technologies
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésArtificial intelligenceComputer visionCamera auto-calibrationRolling shutterComputer scienceShutterPixelStereo cameraCamera resectioningCamera interfacePinhole camera modelThree-CCD cameraImage resolutionFrame rateComputer graphics (images)OpticsImage processingPhysicsImage (mathematics)Digital image processing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract A three‐dimension camera (Axi‐Vision camera) has been developed that is capable of producing a color image of an object and performing high‐speed mapping of depth information from the camera to the object. With this camera, intensity‐modulated near‐infrared light is irradiated onto the object, and distances to points on the object are computed from the image captured by a camera that has a high‐speed shutter. Since a two‐dimensional scanning mechanism for a laser beam or complex computational processing is unnecessary in this depth mapping system, the distance to the object can be detected at high speed for each pixel of a TV image. For the present paper, a three‐dimension camera adapted to a standard television signal was constructed by development of a high‐output light‐emitting‐diode (LED) array light source capable of high‐speed intensity modulation, an image intensifier capable of high‐speed shutter operation on the nanosecond order, and an optical system. The prototype camera can output a depth image with a resolution of 768 × 493 pixels at a frame rate of 15 Hz, the characteristic depth mapping resolution of the camera is 1.8 cm (when the distance from the camera to the object is 2 m), and the camera can capture an image of a person‐sized object. It was also shown that the depth information thus obtained could be applied to live‐action filming and to CG and other new types of image synthesis. © 2006 Wiley Periodicals, Inc. Syst Comp Jpn, 37(8): 77–89, 2006; Published online in Wiley InterScience ( www.interscience.wiley.com ). DOI 10.1002/scj.20320

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 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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,638
Score d'incertitude au seuil0,737

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,224
Écart entre enseignants0,216 · 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 tête enseignante, 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
GenreEmpirique

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

En bref

Citations0
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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