Abstract-I tidigare arbete på punkt registrering, är inmatningspunkter uppsättningar ofta representeras med Gaussian blandning modeller och registreringen behandlas sedan genom en probabilistisk strategi, som syftar till att utnyttja globala relationer på punktuppsättningar. För icke-rigida former, dock, de lokala strukturerna bland angränsande punkter är också starka och stabila och därmed till hjälp för att återställa punktkorrespondensen. I detta dokument formulerar vi punktregistrering som uppskattning av en blandning av densiteter, där lokala egenskaper, såsom formkontext, används för att tilldela medlemskapsannolikheterna i blandningsmodellen. Detta gör att vi kan bevara både globala och lokala strukturer under matchningen. Omvandlingen mellan de två punktuppsättningarna specificeras i en reproducerande kärna Hilbert utrymme och en gles approximation antas för att uppnå ett snabbt genomförande. Omfattande experiment på både syntetiserade och verkliga data visar robustheten i vår strategi under olika typer av förvrängningar, såsom deformation, buller, avvikelser, rotation och ocklusion. Det överträffar i hög grad de senaste metoderna, särskilt när datan är allvarligt degraderad.
Point set registrering genom att bevara globala och lokala strukturer (PR-GLS) REF använder lokala funktioner såsom form sammanhang för att tilldela medlemskap sannolikheter för blandningen modellen, så att både globala och lokala strukturer kan bevaras under matchningsprocessen.
Non-Rigid Point Set Registration by Preserving Global and Local Structures
{'venue': 'IEEE Transactions on Image Processing', 'journal': 'IEEE Transactions on Image Processing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics', 'Medicine']}