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Enregistrement W7042801946

Realistic Representations of Cultural Heritage Sites and Objects through Laser Scanner Information

2005· article· en· W7042801946 sur OpenAlexvenueno aff

Notice bibliographique

RevueNPARC · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
Thématique3D Surveying and Cultural Heritage
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesEuropean Regional Development FundUniversità di CataniaEuropean Commission
Mots-clésCultural heritageInterpretation (philosophy)Laser scanningEntertainmentBronzeSculptureVisitor pattern
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

When presenting the history of a heritage site or an artefact using multimedia technology, the proper use of technology to acquire and represent spatial information is crucial in order to facilitate the understanding of that particular site and the relationship between the elements constituting that site. In many cases, one has to model complex environments that have a rich historical content. These are composed of several objects with various characteristics and it is essential to combine data from different sensors and information from different sources. There is no single approach that works for all types of environment and at the same time is fully automated and satisfies the requirements of every application. A general approach combines information from historical material, multiple images, single images, laser scanner data, known shapes, CAD drawings, existing maps, survey data, and GPS data. This paper presents the work that was accomplished in preparing realistic representations of cultural heritage sites for interpretation and entertainment purposes. The general approach was applied to three cases: the Byzantine Crypt of Santa Cristina, Apulia; the remains of Temple C of Selinunte Sicily; a bronze sculpture with very fine incisions, and, a cave with Neolithic paintings.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,245
Score d'incertitude au seuil1,000

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 savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,250
Écart entre enseignants0,227 · 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'étudeObservationnel
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

Citations2
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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