Geodesic finite mixture models
Visualitza/Obre
Estadístiques de LA Referencia / Recolecta
Inclou dades d'ús des de 2022
Cita com:
hdl:2117/28228
Tipus de documentText en actes de congrés
Data publicació2014
Condicions d'accésAccés obert
Llevat que s'hi indiqui el contrari, els
continguts d'aquesta obra estan subjectes a la llicència de Creative Commons
:
Reconeixement-NoComercial-SenseObraDerivada 3.0 Espanya
Abstract
We present a novel approach for learning a finite mixture model on a Riemannian manifold in which Euclidean metrics are not applicable and one needs to resort to geodesic distances consistent with the manifold geometry. For this purpose, we draw inspiration on a variant of the expectation-maximization algorithm, that uses a minimum message length criterion to automatically estimate the optimal number of components from multivariate data lying on an Euclidean space. In order to use this approach on Riemannian manifolds, we propose a formulation in which each component is defined on a different tangent space, thus avoiding the problems associated with the loss of accuracy produced when linearizing the manifold with a single tangent space. Our approach can be applied to any type of manifold for which it is possible to estimate its tangent space. In particular, we show results on synthetic examples of a sphere and a quadric surface and on a large and complex dataset of human poses, where the proposed model is used as a regression tool for hypothesizing the geometry of occluded parts of the body.
CitacióSimo, E.; Torras, C.; Moreno-Noguer, F. Geodesic finite mixture models. A: British Machine Vision Conference. "Proceedings of the BMVC 2014 British Machine Vision Conference". Nottingham: 2014, p. 1-13.
Versió de l'editorhttp://www.bmva.org/bmvc/2014/papers/paper079/index.html
Col·leccions
- IRI - Institut de Robòtica i Informàtica Industrial, CSIC-UPC - Ponències/Comunicacions de congressos [576]
- VIS - Visió Artificial i Sistemes Intel·ligents - Ponències/Comunicacions de congressos [292]
- ROBiri - Grup de Percepció i Manipulació Robotitzada de l'IRI - Ponències/Comunicacions de congressos [252]
Fitxers | Descripció | Mida | Format | Visualitza |
---|---|---|---|---|
1566-Geodesic-Finite-Mixture-Models.pdf | 757,9Kb | Visualitza/Obre |