HAL : hal-00081903, version 1

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Lecture notes in computer science 3686 (2005) 390-399

Missing data estimation using polynomial kernels

Maxime Berar 1, Michel Desvignes 1, Gérard Gerard.Bailly@gipsa-Lab.Grenoble-Inp.Fr Bailly 2, Yohan Payan 3

(2005)

In this paper, we deal with the problem of partially observed objects. These objects are defined by a set of points and their shape variations are represented by a statistical model. We presents two model in this paper : a linear model based on PCA and a non-linear model based on KPCA. The present work attempts to localize of non visible parts of an object, from the visible part and from the model, using the variability represented by the models. Both are applied to synthesis data and to cephalometric data with good results.

1 :	Laboratoire des images et des signaux (LIS)
	CNRS : UMR5083 – Institut National Polytechnique de Grenoble (INPG) – Université Joseph Fourier - Grenoble I
2 :	Institut de la communication parlée (ICP)
	CNRS : UMR5009 – Université Stendhal - Grenoble III – Institut National Polytechnique de Grenoble (INPG)
3 :	Techniques de l'Ingénierie Médicale et de la Complexité (TIMC)
	CNRS : UMR5525 – Université Joseph Fourier - Grenoble I

Domaine

:

Sciences de l'ingénieur/Mécanique/Biomécanique Physique/Mécanique/Biomécanique Mathématiques/Statistiques

Mots Clés : PCA – KPCA – statistical models – Image – Pattern recognition

hal-00081903, version 1

http://hal.archives-ouvertes.fr/hal-00081903

oai:hal.archives-ouvertes.fr:hal-00081903

Contributeur : Yohan Payan <>

Soumis le : Lundi 26 Juin 2006, 15:02:41

Dernière modification le : Lundi 26 Juin 2006, 15:07:33