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The original paper is in English. Non-English content has been machine-translated and may contain typographical errors or mistranslations. ex. Some numerals are expressed as "XNUMX".
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Nonlinear Shape-Texture Manifold Learning 비선형 모양-질감 다양체 학습

Xiaokan WANG, Xia MAO, Catalin-Daniel CALEANU

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요약 :

AAM(Active Appearance Models)의 비선형 정렬 성능을 향상시키기 위해 비선형 다양체 학습 알고리즘인 Local Linear Embedded의 변형을 모델 모양-질감 다양체에 적용합니다. 실험에 따르면 우리의 방법은 주성분 분석(PCA)을 기반으로 한 기존 AAM과 비교하여 일부 소규모 움직임에 대해 더 낮은 정렬 잔차를 유지하고 PCA-AAM이 실패할 때 대규모 동작에 대해 성공적으로 정렬하는 것으로 나타났습니다.

발행
IEICE TRANSACTIONS on Information Vol.E93-D No.7 pp.2016-2019
발행일
2010/07/01
공개일
온라인 ISSN
1745-1361
DOI
10.1587/transinf.E93.D.2016
원고의 종류
LETTER
범주
이미지 인식, 컴퓨터 비전

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