2015-05-29 26 views
7

Tôi có câu hỏi liên quan đến Mô hình hình dạng hoạt động. Tôi đang sử dụng giấy của T. Coots (có thể được tìm thấy here.)Mô hình hình dạng hoạt động: khớp các điểm mô hình với các điểm mục tiêu

Tôi đã thực hiện tất cả các bước ban đầu (Phân tích Procrustes để tính hình dạng trung bình, PCA để giảm kích thước) nhưng bị kẹt khi lắp.

Đây là tình hình tôi đang ở bây giờ: Tôi đã tính toán hình dạng có nghĩa là với điểm X và cũng đã tính toán một bộ mới của điểm Y rằng X nên di chuyển đến, để phù hợp hơn hình ảnh của tôi.

Tôi đang sử dụng các thuật toán sau đây, có thể được tìm thấy trên trang 23 của giấy liên kết trước đó:


enter image description here


Để làm rõ: được hình dạng có nghĩa là tính toán với Procrustes Phân tích và là ma trận chứa các eigenvectors được tính toán với PCA.

Mọi thứ diễn ra tốt đẹp đến bước 4. Tôi có thể tính các tham số đặt ra và đảo ngược phép chuyển đổi thành các điểm Y.

Tuy nhiên, ở cột 5, điều gì đó lạ xảy ra. Bất cứ tham số đặt ra nào được tính ở cột 3 và được áp dụng trong kim 4, kim 5 luôn luôn có kết quả gần bằng chính xác cùng một vector y ' với giá trị rất thấp (ví dụ 1.17747114e-05). (Vì vậy, cho dù tôi tính tỷ lệ 1/10 hoặc 1000, y ' hầu như không thay đổi).

Điều này dẫn đến các thuật toán luôn hội tụ để cùng giá trị của b, và do đó trong cùng một hình dạng đầu ra x, không có vấn đề gì đầu vào tập hợp các điểm mục tiêu Y là mà tôi muốn các điểm mô hình X để khớp với.

Điều này chắc chắn không phải là mục tiêu của thuật toán ... Ai có thể giải thích hành vi kỳ lạ này? Bằng cách nào đó, việc chiếu vector đã tính của tôi y trong bước 5 vào "mặt phẳng tiếp tuyến" không tính đến bất kỳ thay đổi nào được thực hiện trong bước 4.


Chỉnh sửa: Tôi có một số lý do khác, mặc dù không có giải thích hoặc giải pháp. Nếu trong bước 5, tôi tự đặt y' như bao gồm các số không, sau đó trong bước 6, b bằng với ma trận của vector riêng multiplicated với meanshape. Và kết quả này trong cùng một b tôi luôn luôn nhận được (kể từ khi y ' luôn luôn là một vector với giá trị rất thấp).

Nhưng những đặc tính riêng này được tính từ giá trị trung bình sử dụng PCA ... Vì vậy, điều được mong đợi là không có thay đổi nào xảy ra, đúng không?


Trả lời

0

Một điều bạn có thể kiểm tra là tọa độ của bạn được chia tỷ lệ sao cho vectơ trung bình có định mức Euclide. Nếu đây không phải là trường hợp (đặc biệt là nếu nó là lớn hơn nhiều, bạn sẽ nhận được các thành phần cực kỳ nhỏ cho y).

Các vấn đề liên quan