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Enregistrement W7009098234

Digital video projection for interactive entertainment

2015· dissertation· en· W7009098234 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueeScholarship@McGill (McGill) · 2015
Typedissertation
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueInteractive and Immersive Displays
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésProjection (relational algebra)Augmented realityPixelCalibrationVirtual realityPosition (finance)Virtual imageCamera resectioning
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Digital projection technology allows for effective and entertaining spatial augmented reality applications. Leveraging the capabilities of state-of-the-art motion capture or commodity depth sensors to determine the 3D position and pose of objects in real time, it is possible to project dynamic graphical content on arbitrary surfaces. In this thesis, we explore computer vision techniques including projector-camera calibration and 3D surface reconstruction to accurately map contents on a static surface, a dynamically moving rigid-body surface, and a human face. Quantitatively, the projection error is measured for both displaced and moving rigid-body objects. The accuracy of projection on a displaced object is within 2 pixels in 71% of the extent of the measured points in 320 mm by 400 mm working area. The system's response time to object movement is dictated primarily by that of the latency of the acquisition and display devices used, and a prediction filter is implemented for delay compensation. As an application of such a dynamic projection mapping system, we studied digital facial augmentation whereby participants can have the experience of "painting" on someone's face, or even on their own, by observing the projection in a mirror.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,725
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,005
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,276
Écart entre enseignants0,259 · 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.

Devis d'étudeAutre devis
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

Citations1
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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