Shadow removal from multi-projector displays via three-dimensional modeling and object tracking
Bibliographic record
Abstract
Lorsqu'une personne se tient entre un projecteur et une surface d'affichage une ombre apparaît. Nous démontrons une méthode pour éliminer les ombres en utilisant la poursuite d'objets par caméras et un modèle tridimensionnel d'une pièce, qui inclut les caméras, les projecteurs et les surfaces plates. Pour la poursuite de personnes, quoique nous utilisons des caméras, d'autres méthodes fonctionneraient. Pour obtenir le modèle, nous avons adapté et utilisons des méthodes de calibration géométrique existantes. Avec l'information sur la poursuite et le modèle, notre algorithme trouve dans l'image d'un projecteur la région qui est occluse par une personne. Un autre projecteur peut alors automatiquement remplir la région avec les mêmes intensités et couleurs que celles du projecteur occlus. Nous avons trouvé que la calibration et la poursuite étaient exactes et que le système était capable d'éliminer correctement et efficacement les ombres, procurant une expérience visuelle plus attrayante aux utilisateurs de l'affichage à projecteurs multiples.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".