Bayesian Model-Based Automatic Landmark Detection for Planar Curves
Bayesian Model-Based Automatic Landmark Detection for Planar Curves
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基于贝叶斯模型的平面曲线自动地标检测
DOI：
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发表时间：
2016
期刊：
影响因子：
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通讯作者：
S. Kurtek
中科院分区：
文献类型：
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作者：
Justin Strait;S. Kurtek
对于许多统计形状分析应用程序来说，识别形状上的地标、兴趣点是至关重要的。基于地标的方法在早期文献中占主导地位，最近提出了一种将连续形状轮廓与地标约束相结合的方法。不幸的是，需要标记规范的方法取决于所选的数量和它们的位置，这种注释对于大型数据集来说是繁琐的，并且需要人工解释。这项工作提供了一种基于贝叶斯模型的自动地标选择方法，该方法基于对地标集插值的良好近似。我们概述了一个适当的先验和似然，允许对地标位置进行有效的后验推理。该模型允许位置不确定性量化，这是进一步分析的重要推理过程。还讨论了一种选择适当数目的地标的方法。应用程序包括模拟示例、MPEG-7数据集的形状和小鼠椎骨。
Identifying landmarks, points of interest on a shape, is crucial for many statistical shape analysis applications. Landmark-based methods dominate early literature, more recently, a method combining continuous shape outlines with landmark constraints was proposed. Unfortunately, methods requiring landmark specification depend on the number selected and their locations, such annotations are tedious for large datasets and subject to human interpretation. This work provides a Bayesian model-based method for automatic landmark selection, based on good approximations of landmark set interpolations. We outline an appropriate prior and likelihood, allowing for efficient posterior inference on landmark locations. The model allows for location uncertainty quantification, an important inferential procedure for further analysis. A method for selecting an appropriate number of landmarks is also discussed. Applications include a simulated example, shapes from the MPEG-7 dataset, and mice vertebrae.
影响因子：
4.4
作者：
Cheng, Wen;Dryden, Ian L.;Huang, Xianzheng
通讯作者：
Huang, Xianzheng
一种通过局部曲率尺度构建形状模型的自动地标标记新方法
DOI：
10.1117/12.770570
发表时间：
2008
期刊：
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影响因子：
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作者：
Rueda S
通讯作者：
Rueda S