Sammanfattning Detta arbete introducerar en metod för hierarkiskt segmenterade ledformer till meningsfulla delar och för att registrera dessa delar över populationer av nära-isometriska former (t.ex. huvud, armar, ben och fingrar på människor i olika kroppsställningar). Metoden utnyttjar isometime invariansen av eigenfunktioner av Laplace-Beltrami operatören och använder topologiska egenskaper (nivåuppsättningar på viktiga sadlar) för segmenteringen. Begrepp från ihållande homologi används för en hierarkisk representation, för eliminering av topologiskt buller och för jämförelse av eigensfunktioner. De erhållna delarna kan registreras via deras spektral inbäddning över en population av nära isometriska former. Detta arbete presenterar också den mycket exakta beräkningen av eigensfunktioner och eigenvärden med kubiska finita element på triangelmaskor och diskuterar konstruktionen av persistensdiagram från Morse-Smale komplexet samt relationen till storleksfunktioner.
I REF sönderdelas 3D-former automatiskt i delar med hjälp av topologiska egenskaper hos Laplace-Beltrami Eigenfunktionerna.
Hierarchical Shape Segmentation and Registration via Topological Features of Laplace-Beltrami Eigenfunctions
{'venue': 'International Journal of Computer Vision', 'journal': 'International Journal of Computer Vision', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}