Visualisation, Exploration and Characterization of Virtual Collections
Notice bibliographique
Résumé
Unrestricted access to both historical and archaeological sites is highly desirable from both a research and a cultural perspective. However, due to security and preservation considerations, access is becoming more and more restricted and subject to various conditions. With the recent developments in 3D scanner technologies and photogrammetric techniques, it is now possible to acquire and create accurate models of such sites. Through the process of virtualisation, numerous virtual collections are created that need to be visualised, searched and eventually characterized. This paper presents a mobile virtual environment designed for the visualization of photorealistic high-resolution virtualised scenes and artefacts. The mobile virtual environment also includes a component for retrieving artefacts from virtual collections. This stereo virtual environment is portable and can be easily and rapidly deployed at any suitable location, for instance an archaeological site. The architecture and the implementation of the mobile virtual environment are described. This environment is characterized by a massively asynchronous architecture that optimises the rendering performances by distributing the calculations over various graphical processing units. A request broker insures the synchronization among the various components of the system. The performance of the system is illustrated through multiple examples of the visualisation of virtualized cultural heritage sites. In addition, it is shown how it is possible to describe the geometry of the artefacts by representing them with compact support feature vectors. A recurrent data mining system, based on these vectors, is presented. This system allows the characterization and exploration of the collection, through cluster analysis. The system employs the "query by example" paradigm and the knowledge of the expert in a recurrent approach, in order to identify clusters of artefacts. The virtual environment is subsequently utilised in order to perform visual data mining on the clusters, as identified during data mining, and to characterize and further explore the clusters by defining archetypes.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».