远东理论统计杂志
第59卷第2期,第97-120页(2020年7月) http://dx.doi.org/10.17654/TS059020097 |
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基于广义随机过程的曲面统计分析的一致框架
本杰明·库劳和弗雷德里克·理查德
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摘要: 表面的统计分析是图像分析的一个重要问题,特别是在计算解剖学中。在[23]中,Vaillant和Glaunès建议通过定义为映射空间上线性形式的一些数学流来处理曲面融入自身。在本文中,我们使用一些受广义随机过程启发的随机线性形式来扩展曲面的这种确定性表示。然后,我们设置了一个观测模型,其中观测到的表面被视为代表种群的平均值的随机变化(称为模板)。该观测模型不仅考虑了均匀总体内表面的可变性,还考虑了采集引起的误差。在这个模型中,我们构造了模板的估计并建立了它的一致性。 |
关键词和短语: 表面统计学,数学流,广义随机过程,模板估计。
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