Vi föreslår en enhetlig ram för gränsfyndighet, där en Bayesiansk formulering, baserad på förkunskaper och egginformation av indatabilden (sannolikhet), används. Förkunskaperna i vårt ramverk bygger på huvudkomponentanalys av fyra olika covariansmatriser som motsvarar oberoende, smidighet, statistisk form respektive kombinerade modeller. Ormar, modala analyser, Fourier-deskriptorer och punktfördelningsmodeller kan härledas från eller kopplas till våra metoder för olika tidigare modeller. När det verkliga träningssetet inte innehåller tillräckligt med variabilitet för att uttrycka alla deformationer, använder en blandad kovariansmatris en kombination av jämnhet och statistisk variation. Den anpassar sig gradvis till att använda mer statistiska variationsmetoder eftersom större datamängder finns tillgängliga.
Därför använder Wang och Staib REF tidigare modeller baserade på huvudkomponentanalys av ytterligare covariansmatriser.
Boundary Finding with Prior Shape and Smoothness Models
{'venue': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}