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Statistical models for deformable templates in image and shape analysis (Modèles statistiques d'atlas déformables pour l'analyse d'images et de formes)

Résumé : Les données de grande dimensions sont de plus en plus fréquemment collectées dans de nombreux domaines d'application. Il devient alors particulièrement important d'être capable d'extraire des caractéristiques significatives de ces bases de données. Le modèle d'atlas déformable (Deformable template model) est un outil maintenant répandu pour atteindre ce but. Cet article présente un panorama des aspects statistiques de ce modèle ainsi que ses généralisations. Nous décrivons les différents cadres mathématiques permettant de prendre en compte des types variés de données et de déformations. Nous rappelons les propriétés théoriques de convergence des estimateurs et des algorithmes permettant l'estimation de ces caractéristiques. Nous terminons cet article par la présentation de quelques résultats publiés utilisant des données réelles.
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https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-00857423
Contributor : Joan Alexis Glaunès <>
Submitted on : Tuesday, September 3, 2013 - 3:08:04 PM
Last modification on : Wednesday, July 8, 2020 - 2:12:03 PM
Long-term archiving on: : Wednesday, December 4, 2013 - 4:19:11 AM

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AllassonniA_re_Bigot_GlaunA_s_...
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Stéphanie Allassonnière, Jérémie Bigot, Joan Alexis Glaunès, Florian Maire, Frederic Richard. Statistical models for deformable templates in image and shape analysis (Modèles statistiques d'atlas déformables pour l'analyse d'images et de formes). Annales mathématiques Blaise Pascal, cedram, 2013, 20 (1), pp.1-35. ⟨10.5802/ambp.320⟩. ⟨hal-00857423⟩

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