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劳拉·伊瓜尔;泽维尔·佩雷斯-萨拉;塞尔吉奥·埃斯卡莱拉;塞西利奥·安古洛;费尔南多·德拉托雷

连续广义Proceustes分析。 （英语） Zbl 1326.68292号

模式识别 47，第2期，659-671（2014）.
摘要：二维形状模型已成功应用于解决计算机视觉中的许多问题，如目标跟踪、识别和分割。通常，在应用广义普鲁斯特分析（GPA）删除2D刚性变换后，从一组离散的图像地标（对应于对象的3D点的投影）中学习2D形状模型。然而，标准GPA程序受到三个主要限制。首先，2D训练样本不一定涵盖对象所有3D变换的统一采样。这可能会影响形状模型的估计。其次，通过采样3D变换来学习形状模型可能需要大量的计算。第三，标准GPA方法只使用一个参考形状，这可能不足以捕获某些对象的巨大结构变化。为了解决这些缺点，本文提出了连续广义Procrustes分析（CGPA）。CGPA使用连续公式，避免了从所有刚性3D变换生成2D投影的需要。它从一组物体的3D模型构建一个有效的（在空间和时间上）无偏见的2D形状模型。CGPA中的一个主要挑战是需要在三维旋转空间上进行集成，尤其是当旋转用欧拉角参数化时。为了解决这个问题，我们介绍了哈尔测度的使用。最后，我们扩展了CGPA以合并几个参考形状。合成和真实实验的实验结果表明，CGPA比GPA更具优势。

引用于4文件

MSC公司：

68T45型 机器视觉和场景理解
62H25个 因子分析和主成分；对应分析
62华氏35 多元分析中的图像分析
68单位05 计算机图形；计算几何（数字和算法方面）

关键词：

程序分析;二维形状模型;连续进近

软件：

fda（右）;多-PIE
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{L.Igual}等人，模式识别47，No.2，659--671（2014；Zbl 1326.68292）
全文： 内政部

参考文献：

[1] 德莱顿，I.L。；Mardia，K.V.，《统计形状分析》（1998），威利：威利·奇切斯特·Zbl 0901.62072号
[2] Gower，J.C。；Dijksterhuis，G.B.，《Procrustes问题》（2004），牛津大学出版社·Zbl 1057.62044号
[3] Goodall，C.，《形状统计分析中的Procrustes方法》，英国皇家统计学会杂志。系列B，53，2，285-339（1991）·Zbl 0800.62346号
[4] 乌尔曼，S。；Basri，R.，通过模型的线性组合进行识别，模式分析和机器智能学报，13，10，992-1006（1991）
[7] 库特斯，T。；爱德华兹，G。；Taylor，C.，《主动外观模型》，《模式分析和机器智能学报》，23，6，681-685（2001）
[8] Osher，S。；Paragios，N.，《成像、视觉和图形中的几何水平集方法》（2003），Springer-Verlag·Zbl 1027.68137号
[9] 芒福德，D。；Shah，J.，分段光滑函数的最优逼近及相关变分问题，《纯粹数学与应用数学通讯》，42，5，577-685（1989）·Zbl 0691.49036号
[10] 托马西，C。；Kanade，T.，正交图分解法下图像流的形状和运动，国际计算机视觉杂志，9，2137-154（1992）
[15] Yezzi，A.J。；Soatto，S.，《变形变形运动形状平均值与图像结构的联合配准和近似》，《国际计算机视觉杂志》，53，2，153-167（2003）·Zbl 1477.68441号
[17] De la Torre，F。；Black，M.J.，稳健参数化成分分析理论及其在二维面部外观模型中的应用，计算机视觉和图像理解，91，1，53-71（2003）
[18] Learnd-Miller，E.G.，《通过连续关节对齐的数据驱动图像模型》，《模式分析和机器智能学报》，28，2，236-250（2006）
[19] 贝克，S。；马修斯一世。；Schneider，J.，作为图像编码问题的主动外观模型的自动构建，模式分析和机器智能学报，26，10，1380-1384（2004）
[20] 弗雷，B.J。；Jojic，N.，使用EM算法的变换-变异聚类，模式分析和机器智能事务，25，1，1-17（2003）
[22] J.O.拉姆齐。；Silverman，B.W.，《功能数据分析》（1997），斯普林格-Verlag·Zbl 0882.6202号
[23] Freedman，D.，《统计模型理论与实践》（2005），剑桥大学出版社·Zbl 1096.62002号
[24] Ormoneit，D。；布莱克，M.J。；哈斯蒂，T。；Kjellström，H.，使用功能分析表示人体循环运动，图像视觉计算，23，14，1264-1276（2005）
[26] Dacorogna，B.，《变分法中的直接方法》（1989），Springer-Verlag·Zbl 0703.49001号
[27] 佛朗哥，A。；Maio博士。；Maltoni，D.，基于监督子空间学习的3D模型2D人脸识别，模式识别，41，12，3822-3833（2008）·Zbl 1162.68606号
[28] 丰塞卡，I。；Leoni，G.，变分计算中的现代方法（L^p）空间（2007），Springer-Verlag·Zbl 1153.49001号
[29] 斯皮瓦克，M.，《微积分》（2006），剑桥大学出版社·Zbl 0159.34302号
[30] Chao，E.Y.，测量关节旋转的三轴测角仪的合理性，生物力学杂志，13，12，989-1006（1980）
[32] Hamilton，S.，《四元数讲座》（1853），霍奇斯和史密斯
[33] 奈马克，M.A.，《洛伦兹群的线性表示》（1964），麦克米伦出版社
[35] 毛重，R。；马修斯一世。；科恩，J.F。；Kanade，T。；Baker，S.，Multi-PIE，图像和视觉计算，28，5，807-813（2010）
[36] Gonzalez-Mora，J。；De la Torre，F。；Guil，N。；Zapata，E.L.，使用运动增量结构从2d图像数据库中学习通用的3d人脸模型，图像和视觉计算，28，71117-1129（2010）
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