論文の概要: Measuring shape relations using r-parallel sets
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2008.03927v1
- Date: Mon, 10 Aug 2020 07:30:51 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-10-31 23:22:33.220724
- Title: Measuring shape relations using r-parallel sets
- Title(参考訳): r-パラレル集合を用いた形状関係の測定
- Authors: Hans JT Stephensen, Anne Marie Svane, Carlos Benitez, Steven A.
Goldman, Jon Sporring
- Abstract要約: 本稿では,空間的点過程の理論に基づく物体間の幾何学的相互作用の理論について述べる。
我々の測度は、物体の体積や面積のように単純であるが、個々の物体の形状とそれらの対の幾何学的関係についてさらに詳細に記述する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.5249805590164901
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Geometrical measurements of biological objects form the basis of many
quantitative analyses. Hausdorff measures such as the volume and the area of
objects are simple and popular descriptors of individual objects, however, for
most biological processes, the interaction between objects cannot be ignored,
and the shape and function of neighboring objects are mutually influential.
In this paper, we present a theory on the geometrical interaction between
objects based on the theory of spatial point processes. Our theory is based on
the relation between two objects: a reference and an observed object. We
generate the $r$-parallel sets of the reference object, we calculate the
intersection between the $r$-parallel sets and the observed object, and we
define measures on these intersections. Our measures are simple like the volume
and area of an object, but describe further details about the shape of
individual objects and their pairwise geometrical relation. Finally, we propose
a summary statistics for collections of shapes and their interaction.
We evaluate these measures on a publicly available FIB-SEM 3D data set of an
adult rodent.
- Abstract(参考訳): 生体の幾何学的測定は多くの定量分析の基礎を形成する。
体積や物体の面積などのハウスドルフ測度は、個々の物体の単純かつ一般的な記述子であるが、ほとんどの生物学的過程において、物体間の相互作用は無視できず、隣り合う物体の形状や機能は相互に影響を及ぼす。
本稿では,空間的点過程の理論に基づく物体間の幾何学的相互作用の理論について述べる。
我々の理論は2つの対象(参照と観測対象)の関係に基づいている。
参照オブジェクトの$r$-parallel集合を生成し、$r$-parallel集合と観測対象との交点を計算し、これらの交点の測度を定義する。
我々の測度は、物体の体積や面積のように単純であるが、個々の物体の形状とそれらの対の幾何学的関係についてさらに詳細に記述する。
最後に,形状の集合とその相互作用に関する要約統計を提案する。
我々は,これらの指標を成虫のfib-sem 3dデータセット上で評価する。
関連論文リスト
- Geometry-aware RL for Manipulation of Varying Shapes and Deformable Objects [14.481805160449282]
様々な地形と変形可能な物体で物体を操作することは、ロボット工学における大きな課題である。
本研究では、より小さな部分グラフからなる不均一グラフのレンズを通してこの問題をフレーム化する。
本稿では,多種多様な物体の厳密な挿入を含む,新規で挑戦的な強化学習ベンチマークを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-02-10T20:10:25Z) - Geometric Point Attention Transformer for 3D Shape Reassembly [17.34739330880715]
本稿では,幾何学的関係に関する推論の課題に対処するネットワークを提案する。
我々は大域的な形状情報と局所的な対幾何学的特徴と、各部分の回転ベクトルや変換ベクトルとして表されるポーズを統合する。
意味的および幾何学的組立作業におけるモデルの評価を行い、絶対的なポーズ推定において従来の手法よりも優れていたことを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-11-26T15:29:38Z) - Interior Object Geometry via Fitted Frames [18.564031163436553]
本稿では,対象集団内での強い位置対応を実現するために,解剖学的対象を対象とする表現について述べる。
本手法は, 境界面および物体内部に嵌合したフレームを生成し, それらからアライメントフリーな幾何学的特徴を生成する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-07-19T14:38:47Z) - LEMON: Learning 3D Human-Object Interaction Relation from 2D Images [56.6123961391372]
人間の物体と物体の相互作用関係の学習は、AIと相互作用モデリングの具体化に不可欠である。
既存のほとんどの手法は、孤立した相互作用要素を予測することを学ぶことで目標に近づいている。
本稿では,相互の相互作用意図をマイニングし,幾何相関の抽出を導出するための曲率を用いた統一モデルLEMONを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-12-14T14:10:57Z) - Full-Body Articulated Human-Object Interaction [61.01135739641217]
CHAIRSは16.2時間の多目的相互作用からなる大規模な動きキャプチャーされたf-AHOIデータセットである。
CHAIRSは、対話的なプロセス全体を通して、人間と明瞭なオブジェクトの両方の3Dメッシュを提供する。
HOIにおける幾何学的関係を学習することにより,人間のポーズ推定を利用した最初のモデルが考案された。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-12-20T19:50:54Z) - Continuous Surface Embeddings [76.86259029442624]
我々は、変形可能な対象カテゴリーにおける密接な対応を学習し、表現するタスクに焦点をあてる。
本稿では,高密度対応の新たな学習可能な画像ベース表現を提案する。
提案手法は,人間の身近なポーズ推定のための最先端手法と同等以上の性能を示すことを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-11-24T22:52:15Z) - Hierarchical Relational Inference [80.00374471991246]
本稿では,物体を局所的に独立に振る舞うが,よりグローバルに一括して振る舞う部分の階層としてモデル化する物理推論手法を提案する。
従来の手法とは異なり,本手法は生画像から直接教師なしの方法で学習する。
複数のレベルの抽象化を明確に区別し、合成ビデオと実世界のビデオのモデリングにおいて、強力なベースラインを超えて改善する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-10-07T20:19:10Z) - Efficient State Abstraction using Object-centered Predicates for
Manipulation Planning [86.24148040040885]
本稿では,より広い構成空間の変化を特徴付けるオブジェクト中心表現を提案する。
この表現に基づいて、幾何学的および力的整合性を持つ計画の生成を可能にする行動の選択と配置のための普遍的な計画演算子を定義する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-07-16T10:52:53Z) - Geometry of Similarity Comparisons [51.552779977889045]
空間形式の順序容量は、その次元と曲率の符号に関係していることを示す。
さらに重要なことは、類似性グラフ上で定義された順序拡散確率変数の統計的挙動が、その基礎となる空間形式を特定するのに利用できることである。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-06-17T13:37:42Z) - Representations, Metrics and Statistics For Shape Analysis of Elastic
Graphs [21.597624908203805]
本稿では,道路網や血管,脳線維路などのグラフィカルな物体の形状を解析するための遠距離幾何学的手法を提案する。
任意の形(エッジ)の曲線で作られ、任意のジャンクション(ノード)で連結されたグラフとして、ジオメトリーとトポロジーの両方の違いを示す、そのような対象を表す。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-02-29T16:07:48Z)
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。