计算机视觉之统计形状模型——Procrustes alignment（待定）

最新推荐文章于 2025-06-22 15:36:25 发布
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分类专栏： 计算机视觉
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/VictoriaW/article/details/66974310
本文介绍Procrustes对齐的基本概念及其应用，并提供进一步学习资源链接。Procrustes对齐是一种用于比较两个几何形状的方法，在统计形状建模等领域中有着广泛的应用。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

7、统计形状模型在肌肉骨骼影像中的应用
flower的专栏
06-16 19
本文详细探讨了统计形状模型（SSM）在肌肉骨骼影像中的应用，包括其基本概念、构建步骤以及在区分健康与患病骨骼结构、骨折风险评估和病理分析中的具体应用场景。通过多个案例研究展示了SSM在临床实践中的价值，并与深度学习技术进行了对比，突出了SSM在捕捉细微变化和解释性方面的优势。最后，文章展望了SSM的优化方向及其未来在多模态数据融合和远程医疗等领域的潜力。
人脸对齐：Procrustes analysis
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flyingzhao
11-15 2万+
概述在人脸相关应用中，获得的人脸图像常常形状各异，这时就需要对人脸形状进行归一化处理。人脸对齐就是将两个不同的形状进行归一化的过程，将一个形状尽可能地贴近另一个形状。值得注意的是，在英语文献中，Face Alignment和Facial Landmark Detection常常混用，在我的系列博客里面，Facial Landmark Detection指的是人脸特征点检测，而Face Alignme
计算机视觉之统计形状模型——资料
CodeTutor
03-27 3381
https://www.futurelearn.com/courses/statistical-shape-modelling/这个课程对统计形状模型的方方面面做了详尽的介绍，共八课时。
计算机视觉之统计形状模型——Active Shape Model
CodeTutor
04-11 1万+
ASM由Cootes于1995年在论文[1]中提出。ASM是对图像中的shape进行建模的可变模型（deformable model），得到的形状模型既可以用来分析新的形状（拟合模型到新形状，见第4节），也可以用于生成形状（在给定图像中搜索形状，见第5节）。首先需要给出shape的定义。给定一幅图片，对感兴趣物体标注landmark points，以人脸为例，就是选择人脸上的关键点，如下图所示：
Statistical Shape Analysis
10-18
Statistical Shape Analysis 的原版书籍需要的可以下载
procrustes-mesh-alignment.rar_Mesh_Procrustes_matlab procrustes_
09-23
this code is a mesh alignment matlab code .
60、医学图像分割：从线性到非线性主动形状模型的探索
最新发布
t1u2v的博客
06-22 16
本文探讨了医学图像分割中主动形状模型（ASM）从线性到非线性的发展与应用。重点介绍了基于核主成分分析（KPCA）的非线性ASM在处理复杂形状数据时的优势，特别是在椎骨分割中的实验结果表明其显著提高了分割准确性。文章还讨论了参数选择、算法优化以及未来挑战，为医学图像分析提供了新的思路和工具。
Advanced Procrustes Analysis Models in Photogrammetric Computer Vision.pdf
05-20
高级Procrustes分析模型是在传统Procrustes分析的基础上进一步发展，用于更复杂的形状分析和匹配任务，尤其是在计算机视觉和摄影测量领域。该技术通常涉及最小化形状之间的欧几里得距离，找到最合适的变换（包括平移...
计算机-rust-几类线性矩阵方程的解与PROCRUSTES问题.pdf
07-07
在计算机科学和数学领域中，线性矩阵方程是一种非常重要的数学模型，它广泛应用于粒子物理、地质学、控制论、逆Sturm-Liouville问题、振动理论、数字图像和信号处理、摄影测量、有限元素和多维近似等领域。...
计算机视觉之统计形状模型——Stasm源码阅读
CodeTutor
04-13 3267
我下载的是Stasm 4.1.0版本。stasm文件夹包含的是模型的实现。主要的源码文件是 stasm_lib.cpp，其中的函数stasm_search_single()是主要接口函数，在给定的一张人脸图片中搜索landmark点。1、MOD_1文件夹对ASM进行初始化，给出特征向量、特征值以及对b的约束值，是一个已经训练好的模型。 MOD_1/initasm.cpp： 函数： void In
WebSSM：基于Web的统计形状模型可视化工具
02-28
WebSSM：基于Web的统计形状模型可视化工具
Procrustes Analysis代码
04-02
微表情识别，Procrustes 分析，实现代码，可实现人脸对齐
统计建模--学习笔记1
萝卜丝儿皮尔
01-11 2707
注：参考视频教程---网易云课堂《统计建模轻松入门》张文彤 传统模型： , y:因变量 ； x:自变量 ；：未知参数；：扰动函数。 其中，第一个加项是自变量对因变量的影响，反映出的是共性特征；而第二个加项反映出的是个性特征。 在统计建模中，需要求出的第一个加项的表达式，并根据分布，估计出未知参数。 传统模型的弊端： 只能用于求解简单的显示表达式，且比较复杂的函数关系无...
vtk.vtkProcrustesAlignmentFilter()使用方法
weixin_42046845的博客
04-19 563
vtk.vtkProcrustesAlignmentFilter 是 VTK 库中的一个过滤器用于根据最优刚体变换对一组数据进行尺度、平移和/或旋转对齐。
Procrustes analysis对齐方法
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Procrustes analysis 方法： （1）可以使用ICP的方法进行对齐处理(两片三维点云的对齐) （两片三维人体关键点的对齐） （2）使用 SVD分解的方法进行对齐处理(处理对象和之前是一样的) 具体细节介绍请参考: https://blog.youkuaiyun.com/tinyzhao/article/details/53169818 ...
【Paper】2021_Statistical shape modeling of the talocrural joint using a hybrid multi‑articulation joi
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2021_Statistical shape modeling of the talocrural joint using a hybrid multi‑articulation joi
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本文是Wang Chang的博士论文A GEOMETRIC FRAMEWORK FOR TRANSFER LEARNING USING MANIFOLD ALIGNMENT
计算主成分分析（PCA）形状模型
cl6789的博客
08-23 310
在上述代码中，我们通过itkMesh.h头文件包含了网格的定义和操作, itkMeshFileReader.h和itkMeshFileWriter.h则是读取和写入网格文件， itksStandardMeshRepresenter.h包含了标准网格表现模型的定义, itkStatisticalModel.h包含了统计模型的定义和操作，而itkPCAShapeModelEstimator.h包含了PCA形状模型估计器的定义。注意，我们使用了itk::StatisticalModel类来表示估计的形状模型。
形状统计模型PDM
05-19
### 形状统计模型 (PDM) 的定义与基本原理 形状统计模型（Point Distribution Model, PDM）是一种用于描述物体形状变化的数学模型。它通过对一组训练样本的学习，构建出能够表示目标对象主要形状变化模式的低维空间。这种模型的核心在于提取形状的主要特征并将其参数化，从而实现对复杂形状的有效表达和控制。 在 IT 领域中，PDM 广泛应用于图像处理、计算机视觉以及医学影像分析等领域。其工作流程通常包括以下几个方面： 1. **数据采集** 收集具有相同拓扑结构的目标对象的轮廓点集合作为训练数据[^1]。这些数据可以来源于人工标注或者自动检测算法的结果。 2. **主成分分析 (PCA)** 使用 PCA 方法对齐后的形状矩阵进行降维操作，得到代表整体趋势的基础向量组及其对应的权重系数[^4]。这一步骤旨在减少冗余信息的同时保留最重要的几何特性。 3. **模型建立** 基于上述计算结果创建一个线性组合形式的函数来近似任意合法实例的位置分布情况。即对于任一新观测值而言，都可以视为若干典型样例按一定比例叠加而成的效果。 4. **实际运用场景举例** - 图像配准：通过匹配待定位区域的关键部位坐标至已知模板上来完成精确定位任务； - 动态跟踪：实时监控视频流内感兴趣实体随时间演变的过程轨迹记录； - 自动分割：依据先验知识辅助划分前景背景边界范围界定清晰度提升效率质量双优解法之一。 以下是 Python 实现简单版本 PDM 构造过程代码片段供参考: ```python import numpy as np from sklearn.decomposition import PCA def align_shapes(shapes): """Align shapes by Procrustes analysis.""" mean_shape = np.mean(shapes, axis=0) aligned = [] for s in shapes: # Perform alignment here... pass return np.array(aligned) def build_pdm(training_data): """Build a Point Distribution Model from training data.""" aligned = align_shapes(training_data) pca = PCA() pca.fit(aligned) eigenvalues = pca.explained_variance_ eigenvectors = pca.components_ return {"mean": pca.mean_, "eigenvalues": eigenvalues, "modes": eigenvectors} # Example usage shapes = [...] # List of shape matrices NxM where N is number of points and M dimensions. model = build_pdm(shapes) print(model["mean"]) # Mean shape vector ``` ###
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