Abstract Applications in computer vision innebär att statistiskt analysera en viktig klass av begränsade, icke-negativa funktioner, inklusive sannolikhet densitetsfunktioner (i texturanalys), dynamiska tidsvarningsfunktioner (i aktivitetsanalys), och re-parametrisering eller icke-rigid registreringsfunktioner (i form analys av kurvor). För detta måste man införa en Riemannian
I datorseende kan ett brett spektrum av problem med sannolikhetsdensitetsfunktioner, dynamisk tidsvarning och icke-rigid registrering av kurvor gjutas i en form där data är inbäddade på en hypersfär REF.
Riemannian Analysis of Probability Density Functions with Applications in Vision
{'venue': '2007 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'journal': '2007 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}