論文の概要: The Virtual Goniometer: A new method for measuring angles on 3D models
of fragmentary bone and lithics
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.04898v2
- Date: Wed, 25 Nov 2020 14:01:18 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-09-27 08:33:28.877181
- Title: The Virtual Goniometer: A new method for measuring angles on 3D models
of fragmentary bone and lithics
- Title（参考訳）: virtual goniometer : 骨・骨の3次元モデルにおける新しい角度計測法
- Authors: Katrina Yezzi-Woodley, Jeff Calder, Peter J. Olver, Annie Melton,
Paige Cody, Thomas Huffstutler, Alexander Terwilliger, Martha Tappen, Reed
Coil, Gilbert Tostevin
- Abstract要約: 仮想ゴニメーターは、物体の3Dモデルで角度を計測する。
仮想ゴニメーターは、オープンソースのメッシュ処理パッケージであるMeshlabとBlenderのプラグインとして利用できる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 47.974069356597546
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The contact goniometer is a commonly used tool in lithic and
zooarchaeological analysis, despite suffering from a number of shortcomings due
to the physical interaction between the measuring implement, the object being
measured, and the individual taking the measurements. However, lacking a simple
and efficient alternative, researchers in a variety of fields continue to use
the contact goniometer to this day. In this paper, we present a new goniometric
method that we call the virtual goniometer, which takes angle measurements
virtually on a 3D model of an object. The virtual goniometer allows for rapid
data collection, and for the measurement of many angles that cannot be
physically accessed by a manual goniometer. We compare the intra-observer
variability of the manual and virtual goniometers, and find that the virtual
goniometer is far more consistent and reliable. Furthermore, the virtual
goniometer allows for precise replication of angle measurements, even among
multiple users, which is important for reproducibility of goniometric-based
research. The virtual goniometer is available as a plug-in in the open source
mesh processing packages Meshlab and Blender, making it easily accessible to
researchers exploring the potential for goniometry to improve archaeological
methods and address anthropological questions.
- Abstract（参考訳）: 接触ゴニメーターは、測定器具、測定対象物、測定対象者との物理的相互作用による多くの欠点にもかかわらず、石器学的および動物考古学的分析において一般的に用いられる道具である。
しかし、シンプルで効率的な代替手段が欠けているため、様々な分野の研究者がコンタクトゴニメーターを今日まで使い続けている。
本稿では,物体の3次元モデル上で仮想的に角度測定を行う仮想ゴニメータと呼ばれる新しいゴニメータ法を提案する。
仮想ゴニメーターは、高速なデータ収集と、手動ゴニメーターによって物理的にアクセスできない多くの角度の測定を可能にする。
マニュアルと仮想ゴニメータのサーバ内変動を比較し,仮想ゴニメータがはるかに一貫性と信頼性があることを確認した。
さらに、仮想ゴニメーターは、複数のユーザの間でも正確な角度測定の再現が可能であり、ゴニメトリに基づく研究の再現性に重要である。
仮想ゴニメーターは、オープンソースのメッシュ処理パッケージであるmeshlabとblenderのプラグインとして利用可能であり、考古学的手法を改善し、人類学的疑問に対処するためのゴニオメトリの可能性を探る研究者に簡単にアクセスすることができる。
関連論文リスト
- Articulated Object Manipulation using Online Axis Estimation with SAM2-Based Tracking [59.87033229815062]
アーティキュレートされたオブジェクト操作は、オブジェクトの軸を慎重に考慮する必要がある、正確なオブジェクトインタラクションを必要とする。
従来の研究では、対話的な知覚を用いて関節のある物体を操作するが、通常、オープンループのアプローチは相互作用のダイナミクスを見渡すことに悩まされる。
本稿では,対話的知覚と3次元点雲からのオンライン軸推定を統合したクローズドループパイプラインを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-09-24T17:59:56Z) - Incorporating dense metric depth into neural 3D representations for view synthesis and relighting [25.028859317188395]
ロボット応用では、密度の深い距離の深さをステレオで直接測定することができ、照明を制御できる。
本研究は,ニューラルネットワークによる3次元表現のトレーニングに高密度な距離深度を組み込む手法を実証する。
また、パイプラインに必要なデータを取得し、リライティングとビュー合成の結果を示すために開発されたマルチフラッシュステレオカメラシステムについても論じる。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-09-04T20:21:13Z) - GEARS: Local Geometry-aware Hand-object Interaction Synthesis [38.75942505771009]
本研究では, 相互作用領域近傍の局所物体形状を推定するための, 結合中心型センサを提案する。
学習の複雑さを軽減するための重要なステップとして、グローバルフレームからテンプレートハンドフレームにポイントを変換し、共有モジュールを使用して各関節のセンサ特徴を処理する。
これに続いて、異なる次元の関節間の相関を捉えることを目的とした知覚時間変換ネットワークが提供される。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-04-02T09:18:52Z) - DoorINet: A Deep-Learning Inertial Framework for Door-Mounted IoT
Applications [2.915868985330569]
磁気センサを使わずにドアマウントで低コストな慣性センサから方向角を計算するための,エンドツーエンドのディープラーニングフレームワークであるDoorINetを提案する。
加速度計とジャイロスコープによる391分間の観測と、それに対応する地道方向の角度を含む独自のデータセットを記録している。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-01-24T05:28:29Z) - Decaf: Monocular Deformation Capture for Face and Hand Interactions [77.75726740605748]
本稿では,単眼のRGBビデオから人間の顔と対話する人間の手を3Dで追跡する手法を提案する。
動作中の非剛性面の変形を誘発する定形物体として手をモデル化する。
本手法は,マーカーレスマルチビューカメラシステムで取得した現実的な顔変形を伴う手動・インタラクションキャプチャーデータセットに頼っている。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-09-28T17:59:51Z) - Reconfigurable Data Glove for Reconstructing Physical and Virtual Grasps [100.72245315180433]
本研究では,人間の手-物体相互作用の異なるモードを捉えるために,再構成可能なデータグローブの設計を提案する。
グローブは3つのモードで動作し、異なる特徴を持つ様々な下流タスクを実行する。
i)手の動きと関連力を記録し,(ii)VRの操作流速を改善するとともに,(iii)様々なツールの現実的なシミュレーション効果を生み出すことにより,システムの3つのモードを評価する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-01-14T05:35:50Z) - 3D Human Body Reshaping with Anthropometric Modeling [59.51820187982793]
人間測定パラメータから正確で現実的な3D人体を再構築することは、個人識別、オンラインショッピング、仮想現実のための基本的な課題です。
このような3d形状を作る既存のアプローチは、レンジカメラやハイエンドスキャナーによる複雑な測定に苦しむことが多い。
本稿では,各ファセットに対する自動人為的パラメータモデリングを可能にする,特徴選択に基づく局所マッピング手法を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-04-05T04:09:39Z) - S3: Neural Shape, Skeleton, and Skinning Fields for 3D Human Modeling [103.65625425020129]
歩行者の形状、ポーズ、皮膚の重みを、データから直接学習する神経暗黙関数として表現します。
各種データセットに対するアプローチの有効性を実証し,既存の最先端手法よりも再現性が優れていることを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-01-17T02:16:56Z) - 3D Facial Matching by Spiral Convolutional Metric Learning and a
Biometric Fusion-Net of Demographic Properties [0.0]
顔認識は広く受け入れられている生体認証ツールであり、顔には人物の身元に関する情報が多数含まれている。
本研究では,2ステップのニューラルベースパイプラインを用いて3次元顔形状と複数のDNA関連特性をマッチングする。
生体認証のための10倍のクロスバリデーションにより得られた結果は、複数の特性を組み合わせることでより強力な生体認証システムが得られることを示している。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-09-10T09:31:47Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。