Abstract-This paper presenterar en familj av tekniker som vi kallar congealing för modellering av bildklasser från data. Tanken är att börja med en uppsättning bilder och få dem att se så lika ut som möjligt genom att ta bort variabilitet längs de kända variationsaxlarna. Denna teknik kan användas för att eliminera "nyhets"-variabler såsom affina deformationer från handskrivna siffror eller oönskade biasfält från magnetiska resonansbilder. Förutom att separera och modellera latenta bilder-dvs, bilderna utan störande variabler-vi kan modellera de störande variablerna själva, vilket leder till faktoriserade generativa bildmodeller. När olägenhetsvariabla fördelningar delas mellan olika klasser, kan man dela med sig av den kunskap man lärt sig i en uppgift till en annan, vilket leder till ett effektivt lärande. Vi demonstrerar denna process genom att bygga en handskriven sifferklass från bara ett enda exempel på varje klass. Förutom ansökningar i handskriven karaktärsigenkänning beskriver vi i detalj tillämpningen av biasborttagande från magnetiska resonansbilder. Till skillnad från tidigare metoder använder vi en separat, icke-parametrisk modell för intensitetsvärdena vid varje pixel. Detta gör att vi kan utnyttja data från MR-bilder av olika patienter för att ta bort partiskhet från varandra. Endast mycket svaga antaganden görs om fördelningen av intensitetsvärden i bilderna. Förutom siffer- och MR-tillämpningar diskuterar vi ett antal andra användningsområden för kongealing och beskriver experiment om metodens robusthet och konsekvens.
Learned-Miller REF föreslog kongealing ram för anpassning av ett stort antal binära bilder från en databas med handskrivna siffror och för avlägsnande av oönskade biasfält i magnetiska resonansbilder.
Data driven image models through continuous joint alignment
{'venue': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence', 'journal': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}