Studentens-t blandning modell, som är kraftigt svansade och mer robust än Gaussian blandningsmodell, har nyligen fått stor uppmärksamhet på bildbehandling. I denna uppsats föreslår vi en robust non-rigid point set-registreringsalgoritm med hjälp av student-t-blandningsmodellen. Specifikt, för det första, anser vi anpassningen av två punktuppsättningar som en sannolikhet densitet uppskattning problem och behandla en punkt som Student-t blandning modell centroider. Sedan passar vi in Studentens-t blandningsmodell centroider till den andra punktuppsättningen som behandlas som data. Slutligen får vi de slutna lösningarna för registreringsparametrar, vilket leder till en beräkningseffektiv registreringsalgoritm. Den föreslagna algoritmen är särskilt effektiv när det gäller att ta itu med problemet med icke-riggade punkter för registrering när betydande mängder buller och avvikelser förekommer. Dessutom måste färre registreringsparametrar ställas in manuellt för vår algoritm jämfört med den populära sammanhängande punktdriftsalgoritmen (CPD). Vi har jämfört vår algoritm med andra toppmoderna registreringsalgoritmer på både 2D- och 3D-data med buller och avvikelser, där vår icke-rigid registreringsalgoritm visade korrekta resultat och överträffade de andra algoritmerna.
År 2014, Zhou m.fl. REF föreslog att student-t-blandningsmodellen skulle användas för att representera punktmolnet i registreringsalgoritmen.
Robust Non-Rigid Point Set Registration Using Student's-t Mixture Model
{'venue': 'PLoS ONE', 'journal': 'PLoS ONE', 'mag_field_of_study': ['Physics', 'Medicine']}