主动形状模型的加权策略
计算机视觉与模式识别
2017-07-31 v1
摘要
主动形状模型（ASM）是一种用于寻找物体基于标志点轮廓的迭代分割技术。在每次迭代中，确定一个合理形状对某些检测到的目标标志点的最小二乘拟合。寻找这些目标是一个关键步骤：某些标志点比其他标志点能更可靠地被检测到，而某些标志点可能不在其检测器的视野范围内。为了在保持简单性的同时增加鲁棒性，可以使用广义最小二乘法，其中加权矩阵包含关于标志点的可靠性信息。我们提出了一种基于拟合残差经验协方差的策略来选择该矩阵。我们执行了进一步的步骤来确定目标标志点是否在其检测器的范围内。我们在透视 X 射线图像上评估了我们的策略以分割股骨。我们表明，我们的技术优于标准 ASM 以及其他更具启发性的加权最小二乘策略。
引用
@article{arxiv.1707.09233,
title = {A weighting strategy for Active Shape Models},
author = {Alma Eguizabal and Peter J. Schreier},
journal= {arXiv preprint arXiv:1707.09233},
year = {2017}
}