Dynamische statistische Modelle für zeitlich veränderliche implizite Formen

在一张普通图片中对对象进行分割是一个非常复杂的统计模型，它可以用于沃登。大多数工人都是模特儿。因此，这是一种冒犯，因为在一般情况下，变形的物体的轮廓是不正确的。在德国，一个优雅的人的轮廓是最好的，可以用梅尔或更好的方式来描述。在这个数学项目中，我们使用了韦尔登方法，这是一个由形式进化而来的时代。Insbesondere sollen Metriken und statistische Modelle für implizit repräsentierte Formen entwickelt韦尔登，die sich zeitlich verändern.我们还可以利用一种新的概率表示韦尔登，使动态形式模型的图像分割能够用最优化问题的公式表示韦尔登。Daddy vermeidet man eine Konvergenz zu unerwünschten lokalen Minima，eines der klassichen Probleme bisheriger Variationsansätze.潜在的安文顿根是：它是一种由变形的形式（z.B.在Bildsequenzen zu verbessern中，laufender Menschen）是一个与一个laufender Menschen一致的Bildsequenzen;在Bildsequenzen zu verbessern中，laufender Menschen（laufender Menschen）是一个与一个laufender Menschen一致的Bildsequenzen（beispielsweise）;在Bildsequenzen zu verbessen中，laufender Menschen（laufender Menschen）是一个与一个laufender Menschen一致的Bildsequenzen（beispielsweise）;在Bildsequenzen zu verbessen中，laufender Menschen（laufender Menschen）是一个与一个人一致的Bildsequenzen（beispielsweise）;在Bildsequenzen zu verbessen中，laufender Menschen（laufender Menschen）是一个随着形式理论和动力系统理论的发展，我们采用了新的方法来研究形式的建模、分析和解释。

Zur Segmentierung vertrauter Objekte in einem gegebenen Bild sind eine Vielzahl statistischer Formmodelle vorgeschlagen worden. Die meisten existierenden Arbeiten konzentrieren sich auf zeitunabhängige Modelle. Andererseits ist es offensichtlich, dass die zeitlich aufeinanderfolgenden Silhouetten eines deformierbaren Objektes im Allgemeinen hochgradig korreliert sind. Beispielsweise sind bestimmte Silhouetten eines laufenden Menschen zu verschiedenen Zeiten des Laufzyklus mehr oder weniger wahrscheinlich. In dem hier vorgeschlagenen Projekt sollen mathematische Methoden entwickelt werden, um zeitliche Evolutionen von Formen zu erfassen. Insbesondere sollen Metriken und statistische Modelle für implizit repräsentierte Formen entwickelt werden, die sich zeitlich verändern. Mit Hilfe einer neuen probabilistischen impliziten Formrepräsentation werden wir ausserdem beweisen, dass die Bildsegmentierung mit dynamischen Formmodellen als konvexes Optimierungsproblem formuliert werden kann. Dadurch vermeidet man eine Konvergenz zu unerwünschten lokalen Minima, eines der klassischen Probleme bisheriger Variationsansätze. Potentielle Anwendungen sind: Algorithmen, die es erlauben das Verfolgen vertrauter deformierbarer Formen (z.B. laufender Menschen) in Bildsequenzen zu verbessern; Algorithmen, die bestimmen, ob eine gegebene Bildsequenz (beispielsweise) mit der eines laufenden Menschen konsistent ist; oder Algorithmen, die bestimmen, ob zwei gegebene Laufsequenzen von der gleichen Person stammen oder nicht. Durch die Verflechtung der Theorie der Formendarstellung und der Theorie der dynamischen Systeme erwarten wir neue Methoden zur Modellierung, Schätzung und Interpretation zeitlich veränderlicher Formen.