2D to 3D conversion with direct geometrical search and approximation spaces
Notice bibliographique
Résumé
This dissertation describes the design and implementation of a system that has been designed to extract 3D information from pairs of 2D images. System input consists of two images taken by an ordinary digital camera. System output is a full 3D model extracted from 2D images. There are no assumptions about the positions of the cameras during the time when the images are being taken, but the scene must not undergo any modifications. \n \nThe process of extracting 3D information from 2D images consists of three basic steps. First, point matching is performed. The main contribution of this step is the introduction of an approach to matching image segments in the context of an approximation space. The second step copes with the problem of estimating external camera parameters. The proposed solution to this problem uses 3D geometry rather than the fundamental matrix widely used in 2D to 3D conversion. In the proposed approach (DirectGS), the distances between reprojected rays for all image points are minimised. The contribution of the approach considered in this step is a definition of an optimal search space for solving the 2D to 3D conversion problem and introduction of an efficient algorithm that minimises reprojection error. In the third step, the problem of dense matching is considered. The contribution of this step is the introduction of a proposed approach to dense matching of 3D object structures that utilises the presence of points on lines in 3D space. \n \nThe theory and experiments developed for this dissertation demonstrate the usefulness of the proposed system in the process of digitizing 3D information. The main advantage of the proposed approach is its low cost, simplicity in use for an untrained user and the high precision of reconstructed objects.
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 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 ».