Abstract-Modeller av formvariationer har blivit en central komponent för automatisk analys av bilder. En viktig klass av formmodeller är punktfördelningsmodeller (PDM). Dessa modeller representerar en klass av former som en normal fördelning av punktvariationer, vars parametrar beräknas utifrån exempelformer. Huvudkomponentanalys (PCA) används för att få en lågdimensionell representation av formvariationen i termer av de ledande huvudkomponenterna. I detta dokument föreslår vi en generalisering av PDMs, som vi kallar Gaussian Process Morphable Models (GPMMs). Vi modellerar formvariationerna med en Gaussian process, som vi representerar med hjälp av de ledande komponenterna i dess Karhunen-Lo eve expansion. För att beräkna expansionen använder vi oss av ett approximationssystem baserat på Nystr€ om metoden. Den resulterande modellen kan ses som en kontinuerlig analog av en standard PDM. Dock, medan för PDMs formen variation är begränsad till den linjära spännvidden av exemplet data, med GPMMs kan vi definiera formen variation med hjälp av någon Gaussian process. Till exempel kan vi bygga formmodeller som motsvarar klassiska splinemodeller och därmed inte kräver några exempel på data. Dessutom gör Gaussiska processer det möjligt att kombinera olika modeller. Till exempel kan en PDM utökas med en spline modell, för att få en modell som innehåller inlärda formegenskaper men är tillräckligt flexibel för att förklara former som inte kan representeras av PDM. Vi introducerar en enkel algoritm för att montera en GPMM på en yta eller bild. Detta resulterar i en icke-rigid registrering metod vars legalisering egenskaper definieras av en GPMM. Vi visar hur vi kan få olika registreringssystem, inklusive metoder för multi-scale eller hybrid registrering, genom att bygga en lämplig GPMM. Eftersom vårt tillvägagångssätt strikt separerar modellering från monteringsprocessen, uppnås detta utan ändringar i den passande algoritmen. För att visa tillämpligheten och mångsidigheten av GPMMs, utför vi en uppsättning experiment i typiska användningsscenarier i medicinsk bildanalys och datorseende: Den modellbaserade segmenteringen av 3D underarmsbilder och byggandet av en statistisk modell av ansiktet. Som komplement till dokumentet har vi gjort alla våra metoder tillgängliga som öppen källkod.
REF modellera formen variationer med en Gaussian process, som de representerar med hjälp av de ledande komponenterna i dess Karhunen-Loeve expansion.
Gaussian Process Morphable Models
{'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']}