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Enregistrement W97448827

Embroidery modeling and rendering

2012· article· en· W97448827 sur OpenAlexaff
Xinling Chen, Michael McCool, Asanobu Kitamoto, Stephen Mann

Notice bibliographique

RevueGraphics Interface · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueComputer Graphics and Visualization Techniques
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRendering (computer graphics)Computer graphics (images)Computer scienceComputer visionArtificial intelligenceTexture atlasImage-based modeling and renderingImage textureImage processingImage (mathematics)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Embroidery is a traditional non-photorealistic art form in which threads of different colours stitched into a base material are used to create an image. We explore techniques for automatically producing embroidery layouts from line drawings and for rendering those layouts in real time on potentially deformable 3D objects with hardware acceleration. Layout of stitches is based on automatic extraction of contours from line drawings followed by a set of stitch-placement procedures based on traditional embroidery techniques. Rendering first captures the lighting environment on the surface of the target object and renders the embroidery as an image in texture space. Stitches are rendered in texture space using a lighting model suitable for threads at a resolution that avoids geometric and highlight aliasing, and with alpha-mapped per-stitch boundary antialiasing. Stitches are also rendered in layers to capture the 2.5D nature of embroidery. A filtered texture pyramid is constructed from the resulting texture and applied to the 3D object, using hardware accelerated scale-dependent antialiasing. Aliasing of fine stitch structure and highlights is avoided by this process. The result is a realistic embroidered image that properly responds to lighting in real time.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,033

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,002

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 Opus0,044
Tête enseignante GPT0,309
Écart entre enseignants0,265 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations10
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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