Identification de données partiellement occultées en RdF statistique

Barbara Romaniuk 1 Michel Desvignes 2 Marinette Revenu 1 Marie-Josèphe Deshayes 3
1 Equipe Image - Laboratoire GREYC - UMR6072
GREYC - Groupe de Recherche en Informatique, Image, Automatique et Instrumentation de Caen
2 Image
LIS - Laboratoire des images et des signaux
Résumé : Dans cet article nous nous intéressons au problème de modélisation de la variabilité de formes et de points dans le cadre de la reconnaissance de formes statistique. Nous proposons un modèle statistique non linéaire appris sur un ensemble ordonné de points. Le formalisme de l'Analyse en Composantes Principales composé avec notre modèle nous permettent de résoudre le problème d'identification de données partiellement occultées. Cette étude s'applique au problème de repérage de points céphalométriques sur des radiographies de crâne de jeunes enfants.
Type de document :
Article dans une revue
Revue des Nouvelles Technologies de l'Information, Hermann, 2003, pp.261-272
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Contributeur : Image Greyc <>
Soumis le : mercredi 10 juillet 2013 - 15:15:51
Dernière modification le : jeudi 7 février 2019 - 17:47:08
Document(s) archivé(s) le : mercredi 5 avril 2017 - 09:23:36

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Citation

Barbara Romaniuk, Michel Desvignes, Marinette Revenu, Marie-Josèphe Deshayes. Identification de données partiellement occultées en RdF statistique. Revue des Nouvelles Technologies de l'Information, Hermann, 2003, pp.261-272. 〈hal-00843125〉

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