講演名 2012-05-17
非剛体位置合わせのための曲面の統計形状モデル(特別講演セッション,医療における多次元大規模データ解析)
本谷 秀堅,
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抄録(和) 曲面モデルの非剛体位置合わせには,対象曲面の線形な統計形状モデル(Statistical Shape Model: SSM)が利用されることが多い.線形なモデルの構築法には,主成分分析を利用する手法やマルコフ場モデルで表現する手法がある.本講演では,これら手法の異動についてグラフィカルモデルの構造に基づいて議論するとともに,グラフィカルモデルのスパース性を仮定してSSMを構築することにより,位置合わせの精度が向上することなどを紹介する.
抄録(英) A linear statistical shape model (SSM) is widely used for the non-rigid registration of a surface model. One can construct a linear SSM by means of a principal component analysis or by representing the statistics with some Markov random field. In this lecture, the difference of those construction approaches is discussed based on the structures of the resultant graphical models. In addition, it is reported that one can improve the registration performance by determining the structure of the graphical model with the L1-norm regularization.
キーワード(和) 曲面 / レジストレーション / 線形モデル / 部分空間法 / グラフィカルモデル / 動的輪郭モデル / 動的形状モデル / 統計形状モデル
キーワード(英) Surface / Registration / linear model / subspace method / graphical model / Active Contour Model / Active Shape Model / Statistical Shape Model
資料番号 IE2012-21,PRMU2012-6,MI2012-6
発行日

研究会情報
研究会 PRMU
開催期間 2012/5/10(から1日開催)
開催地(和)
開催地(英)
テーマ(和)
テーマ(英)
委員長氏名(和)
委員長氏名(英)
副委員長氏名(和)
副委員長氏名(英)
幹事氏名(和)
幹事氏名(英)
幹事補佐氏名(和)
幹事補佐氏名(英)

講演論文情報詳細
申込み研究会 Pattern Recognition and Media Understanding (PRMU)
本文の言語 JPN
タイトル(和) 非剛体位置合わせのための曲面の統計形状モデル(特別講演セッション,医療における多次元大規模データ解析)
サブタイトル(和)
タイトル(英) On Statistical Shape Model of Surface for Nonrigid Registration
サブタイトル(和)
キーワード(1)(和/英) 曲面 / Surface
キーワード(2)(和/英) レジストレーション / Registration
キーワード(3)(和/英) 線形モデル / linear model
キーワード(4)(和/英) 部分空間法 / subspace method
キーワード(5)(和/英) グラフィカルモデル / graphical model
キーワード(6)(和/英) 動的輪郭モデル / Active Contour Model
キーワード(7)(和/英) 動的形状モデル / Active Shape Model
キーワード(8)(和/英) 統計形状モデル / Statistical Shape Model
第 1 著者 氏名(和/英) 本谷 秀堅 / Hidekata HONTANI
第 1 著者 所属(和/英) 名古屋工業大学情報工学科
Department of Computer Science, Nagoya Institute of Technology
発表年月日 2012-05-17
資料番号 IE2012-21,PRMU2012-6,MI2012-6
巻番号(vol) vol.112
号番号(no) 37
ページ範囲 pp.-
ページ数 2
発行日