I denna uppsats studeras problemet med icke-rigid formigenkänning ur ett metriska geometriskt perspektiv. I synnerhet undersöker vi tillämpligheten av spridningsavstånd inom ramen för Gromov-Hausdorff. Medan den traditionellt använda geodesiska avståndet utnyttjar den kortaste vägen mellan punkter på ytan, diffusionsavståndet medelvärder alla vägar som förbinder punkterna. Spridningsavståndet utgör ett inneboende mått som är robust, särskilt för topologiska förändringar. Sådana förändringar i form av genvägar, hål och saknade data kan vara ett resultat av naturliga icke-rigida deformationer samt förvärvs- och representationsbuller på grund av felaktig ytkonstruktion. Presentationen av den föreslagna ramen kompletteras med exempel som visar att förutom den relativt låga komplexiteten i beräkningen av spridningsavstånden mellan ytpunkter, dess igenkänning och matchande prestanda på ett gynnsamt sätt kan jämföras med de klassiska geodesiska avstånden i närvaro av topologiska förändringar mellan de icke-rigida formerna.
I REF slogs samma Gromov-Hausdorff-ramverk samman med tanken på spridningsavstånd.
A Gromov-Hausdorff Framework with Diffusion Geometry for Topologically-Robust Non-rigid Shape Matching
{'venue': 'International Journal of Computer Vision', 'journal': 'International Journal of Computer Vision', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}