Abstract-Point uppsättning registrering är en nyckelkomponent i många datorseende uppgifter. Målet med punktuppsättningsregistrering är att tilldela korrespondenser mellan två uppsättningar punkter och att återställa den omvandling som kartlägger den ena punkten inställd på den andra. Flera faktorer, inklusive en okänd icke-rigid rumslig omvandling, stor dimensionalitet av punktuppsättning, buller och avvikelser, gör punkten ange registrering ett utmanande problem. Vi introducerar en probabilistisk metod, kallad Coherent Point Drift (CPD) algoritm, för både stel och icke-rigid punktuppsättning registrering. Vi anser att anpassningen av två punktuppsättningar är ett problem med att beräkna sannolikhetstätheten. Vi passar GMM centroids (representerar den första punkten som) till data (den andra punkten som) genom att maximera sannolikheten. Vi tvingar GMM-centroiderna att röra sig sammanhängande som en grupp för att bevara den topologiska strukturen i punktuppsättningarna. I det stela fallet inför vi sammanhållningsbegränsningen genom omparametrisering av GMM-centroid platser med stela parametrar och härleda en sluten form lösning av maximeringssteget av EM-algoritmen i godtyckliga dimensioner. I det icke-rigida fallet tvingar vi på sammanhållningsbegränsningen genom att reglera förskjutningsfältet och använda variationskalkylen för att härleda den optimala omvandlingen. Vi introducerar även en snabbalgoritm som minskar metodens beräkningskomplexitet till linjär. Vi testar CPD algoritmen för både stela och icke-rigid omvandlingar i närvaro av buller, avvikelser och saknade punkter, där CPD visar exakta resultat och överträffar aktuella state-of-the-art metoder.
I REF presenteras en probabilistisk teknik som kallas Coherent Point Drift-algoritm (CPD).
Point-Set Registration: Coherent Point Drift
{'venue': 'IEEE Trans. on Pattern Analysis and Machine Intelligence, vol. 32, issue 12, pp. 2262-2275', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}