Simplificación poligonal guiada por máscaras visuales
Bibliographic record
Abstract
La visualización interactiva en ambientes exteriores requiere de la simplificación poligonal de los modelos involucrados; proceso que introduce artefactos geométricos que degradan la calidad visual resultante. Maximizar la tasa de simplificación mientras se minimiza la degradación visual no resulta una tarea trivial. La idea es encontrar un balance entre la calidad visual y la conservación de la topología, notando una característica principal: una región escasamente iluminada reduce en apariencia la distorsión geométrica que una muy iluminada. En este contexto, el algoritmo propuesto para la simplificación de los objetos en el escenario exterior ha sido guiado primariamente por una métrica geométrica (curvatura local), y luego combinado con un criterio basado en la percepción visual que evalúa la influencia de la iluminación en cada elemento. La calidad y la robustez del indicador propuesto resultan de la medición del volumen encerrado entre las aproximaciones generadas y los modelos reales. La solución propuesta está concebida inicialmente para entornos donde el cambio de iluminación, y consecuente recálculo de la malla, es poco frecuente; permitiendo obtener mallas con una cantidad manejable de elementos y con un proceso de renderizado eficiente.
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 machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.048 | 0.010 |
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 source (direct Gemma or distilled Codex), 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".