論文の概要: Laplacian Mixture Model Point Based Registration
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.12582v1
- Date: Mon, 22 Jun 2020 19:46:41 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-11-18 06:32:30.342539
- Title: Laplacian Mixture Model Point Based Registration
- Title（参考訳）: ラプラス混合モデル点に基づく登録
- Authors: Mohammad Sadegh Majdi, Emad Fatemizadeh
- Abstract要約: 本稿では,ラプラシアン分布に基づく異なるデータセットのマッチング手法を提案する。
ラプラシア混合モデル (LMM) セントロイド (ソース・ポイント・セット) をデータ・ポイント・セットに適合させる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.2183405753834557
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Point base registration is an important part in many machine VISIOn
applications, medical diagnostics, agricultural studies etc. The goal of point
set registration is to find correspondences between different data sets and
estimate the appropriate transformation that can map one set to another. Here
we introduce a novel method for matching of different data sets based on
Laplacian distribution. We consider the alignment of two point sets as
probability density estimation problem. By using maximum likelihood methods we
try to fit the Laplacian mixture model (LMM) centroids (source point set) to
the data point set.
- Abstract（参考訳）: ポイントベース登録は多くの機械VISIOn応用、医学診断、農業研究などにおいて重要な部分である。
ポイントセット登録の目標は、異なるデータセット間の対応を見つけ、あるデータセットを別のデータセットにマッピングできる適切な変換を推定することである。
本稿では,ラプラシアン分布に基づく異なるデータセットのマッチング手法を提案する。
2つの点集合のアライメントを確率密度推定問題とみなす。
最大帰納法を用いて、ラプラシアン混合モデル(lmm)のセントロイド(ソース点集合)をデータ点集合に適合させようとする。
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