論文の概要: Decomposition of Longitudinal Deformations via Beltrami Descriptors

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2008.03154v2
• Date: Wed, 31 Mar 2021 03:54:43 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-02 07:28:22.885497
• Title: Decomposition of Longitudinal Deformations via Beltrami Descriptors
• Title（参考訳）: ベルトラミディスクリプタによる縦変形の分解
• Authors: Ho Law, Lok Ming Lui, Chun Yin Siu
• Abstract要約: 縦変形を正規成分と異常成分に分解するモデルを提案する。 ゴールは、ビデオシーケンス内の周期的な動きから微妙なクイバーを検出し、抽出することである。 医用画像解析に重要な応用がある。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.8594140167290096
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We present a mathematical model to decompose a longitudinal deformation into normal and abnormal components. The goal is to detect and extract subtle quivers from periodic motions in a video sequence. It has important applications in medical image analysis. To achieve this goal, we consider a representation of the longitudinal deformation, called the Beltrami descriptor, based on quasiconformal theories. The Beltrami descriptor is a complex-valued matrix. Each longitudinal deformation is associated to a Beltrami descriptor and vice versa. To decompose the longitudinal deformation, we propose to carry out the low rank and sparse decomposition of the Beltrami descriptor. The low rank component corresponds to the periodic motions, whereas the sparse part corresponds to the abnormal motions of a longitudinal deformation. Experiments have been carried out on both synthetic and real video sequences. Results demonstrate the efficacy of our proposed model to decompose a longitudinal deformation into regular and irregular components.
• Abstract（参考訳）: 縦変形を正規成分と異常成分に分解する数学的モデルを提案する。 目標は、ビデオシーケンス内の周期的な動きから微妙なクイバーを検出し、抽出することである。 医用画像解析に重要な応用がある。 この目的を達成するために、準同型理論に基づいて、ベルトラミ記述子と呼ばれる長手変形の表現を考える。 ベルトラミ記述子は複素数値行列である。 各縦方向の変形はベルトラミディスクリプタに関連付けられ、その逆である。 縦方向の変形を分解するために,ベルトラミディスクリプタの低階化とスパース分解を提案する。 低階成分は周期運動に対応し、スパース部は縦変形の異常運動に対応している。 合成ビデオと実映像の両方で実験が行われている。 その結果, 縦変形を正則成分と不規則成分に分解するモデルの有効性が示された。

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