論文の概要: Probabilistic Registration for Gaussian Process 3D shape modelling in
the presence of extensive missing data
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.14113v2
- Date: Mon, 24 Apr 2023 09:30:43 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-04-26 00:33:58.726992
- Title: Probabilistic Registration for Gaussian Process 3D shape modelling in
the presence of extensive missing data
- Title（参考訳）: 広範囲欠落データの存在下でのガウス過程3次元形状モデリングの確率的登録
- Authors: Filipa Valdeira and Ricardo Ferreira and Alessandra Micheletti and
Cl\'audia Soares
- Abstract要約: 本稿では,ガウス過程の定式化に基づく形状適合/登録手法を提案する。
様々な変換を持つ2次元の小さなデータセットと耳の3次元データセットの両方で実験が行われる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 63.8376359764052
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: We propose a shape fitting/registration method based on a Gaussian Processes
formulation, suitable for shapes with extensive regions of missing data.
Gaussian Processes are a proven powerful tool, as they provide a unified
setting for shape modelling and fitting. While the existing methods in this
area prove to work well for the general case of the human head, when looking at
more detailed and deformed data, with a high prevalence of missing data, such
as the ears, the results are not satisfactory. In order to overcome this, we
formulate the shape fitting problem as a multi-annotator Gaussian Process
Regression and establish a parallel with the standard probabilistic
registration. The achieved method SFGP shows better performance when dealing
with extensive areas of missing data when compared to a state-of-the-art
registration method and current approaches for registration with pre-existing
shape models. Experiments are conducted both for a 2D small dataset with
diverse transformations and a 3D dataset of ears.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,ガウス過程の定式化に基づく形状適合/登録手法を提案する。
ガウス過程は、形状モデリングとフィッティングの統一的な設定を提供するので、証明された強力なツールである。
この領域における既存の手法は、人間の頭部の一般的な場合ではうまく機能するが、より詳細で変形したデータを見ると、耳のような欠落したデータが多く、結果が満足できない。
これを解決するために,マルチアノテータのガウス過程回帰として形状適合問題を定式化し,標準確率登録と並列性を確立する。
得られたsfgp法では,最先端の登録法や既存形状モデルによる登録方法と比較して,欠落データの広範囲な領域を扱う場合の性能が向上する。
様々な変換を持つ2次元の小さなデータセットと耳の3次元データセットの両方で実験が行われる。
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