面向人脸应用的流形数据统计模型
统计方法学
2017-01-26 v1
摘要
医学成像技术生成的数据结构之一是表示解剖表面的高分辨率点云。原始图像呈三角化表面形式，第一步是创建表面形状的标准化表示，以提供不同图像间有意义的对应，为统计分析奠定基础。具有解剖学定义的点位置被称为标志点，是传统方法，其分析与解释被广泛使用且易于理解。标志点也可作为更一般表面表示的起点，常利用模板通过匹配标志点位置并后续局部调整表面，使模板变形至观测表面。本文旨在使用脊线与谷曲线的中间结构捕捉感兴趣流形（表面）的主要特征。标志点照常作为锚点，但跨表面的曲率信息用于引导曲线位置。一旦定位脊线与谷线，其间的表面片相对平坦，可通过适当的表面截线标准化表示，从而得到完整的表面模型。然而，中间曲线表示本身极具价值，因其捕捉了表面的主要特征，从而体现了感兴趣对象的大部分形状信息。文中描述并评估了识别这些曲线的方法。尽管方法具有通用性，但以人脸作为重要应用。特别地，这些模型被用于研究两性异形（男女面部形状差异）。结果表明曲线表示捕捉了相关信息的主要部分。
引用
@article{arxiv.1701.07328,
title = {Statistical models for manifold data with applications to the human face},
author = {Liberty Vittert and Adrian Bowman and Stanislav Katina},
journal= {arXiv preprint arXiv:1701.07328},
year = {2017}
}