[特別講演]非剛体位置合わせのための曲面の統計形状モデル

摘要

Alinear statistical shape model (SSM) is widely used for the non-rigid registration of a surface model. One can construct alinear 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.%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伏モデル（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.