Voronoi Ball Models for Computational Shape Applications
Notice bibliographique
Résumé
This thesis evaluates the suitability of Voronoi ball models (VBMs) as a multipurpose shape representation for applications in computer graphics, scientific visualization, and computer vision. The effectiveness of VBMs is judged with respect to six key properties, namely stability, flexibility, accuracy, complexity, efficiency, and intuitiveness. These properties have a significant impact on the range of applicability of a computational shape model. The ability of VBMs to support a number of core shape-driven operations, in particular shape extraction, simplification, matching, interpolation, manipulation, and surface reconstruction, is examined by determining the strength of the key properties in the representation. The general approach is to use VBMs in a number of representative applications, each requiring several of the shape operations being considered. These applications include image matching and interpolation, shape model extraction from image data, two and three-dimensional shape simplification, and polygonal surface reconstruction. The performance of VBMs in these applications is indicative of the extent to which each key property is present. The results of the experiments are very positive. They indicate that a VBM-based shape similarity measure can be effectively applied to quantify 2D shape differences and solve the 2D/3D shape correspondence problem. The findings also show that the VBM and the medial axis can be used together to take advantage of their complementary properties; the VBM gives the medial axis greater stability, while the axis adds connectivity and topological information to the VBM representation. The preservation of the topology of 3D shapes during processing is a particularly strong contribution of the thesis. In addition, the medial axis is shown to enhance the capabilities of the VBM for performing shape simplification and partitioning an object into parts. The experimental results also reveal that VBMs can be effectively used to extract shape information from images and reconstruct polygonal surfaces from point sample data. The primary conclusion made in this thesis is that VBMs are demonstrably capable of supporting a wide variety of shape operations. Additional research is warranted to further exploit the potential of the representation.
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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 | 0,002 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».