Sammanfattning Detta papper undersöker problemet med likhetskriterier mellan icke-rigida former. I stort sett är sådana kriterier indelade i inneboende och extrinsiska, de första som hänvisar till objektets metriska struktur och de senare till hur den läggs ut i det euklideiska rummet. Båda kriterierna har sina fördelar och nackdelar: Extrinsisk likhet är känslig för icke-rigida deformationer, medan inneboende likhet är känslig för topologiskt buller. I detta dokument närmar vi oss problemet ur ett metriska geometriskt perspektiv. Vi visar att genom att förena de extrinsiska och inneboende likhetskriterierna är det möjligt att få en starkare topologi-invariant likhet, lämplig för att jämföra deformerade former med olika topologi. Vi konstruerar detta nya gemensamma kriterium som en avvägning mellan den yttre och inneboende likheten och använder det som ett bestämt avstånd. Numeriska resultat visar effektiviteten i vår strategi i fall där enbart användning av extrinsiska eller inneboende kriterier skulle misslyckas.
Extrinsiska likhet åtgärder, baserat på den nuvarande konfigurationen av ytorna i Euclidean utrymme, används i stor utsträckning för enkelhet REF.
Topology-Invariant Similarity of Nonrigid Shapes
{'venue': 'International Journal of Computer Vision', 'journal': 'International Journal of Computer Vision', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}