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Erschienen in:
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2018 | OriginalPaper | Buchkapitel

6. Adaptive Deflation Stopped by Barrier Structure for Equating Shape Topologies Under Topological Noise

verfasst von : Asli Genctav, Sibel Tari

Erschienen in: Research in Shape Analysis

Verlag: Springer International Publishing

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Abstract

Using level sets of a pair of transformations, we adaptively bring two shapes to be matched to a comparable topology prior to a correspondence search. One of the transformations readily provides a central structure for each shape. We utilize the central structure as a reference volume for scale normalization. By adaptively dilating the central structure with the help of the second transformation, we construct what we refer to as the barrier structure. The barrier structure is used to automatically stop topology equating adaptive deflations. Illustrative experiments using different datasets demonstrate that our approach provides robust solutions for the topological noise caused by localized touches or spurious links that connect different shape parts.

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Literatur
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Metadaten
Titel
Adaptive Deflation Stopped by Barrier Structure for Equating Shape Topologies Under Topological Noise
verfasst von
Asli Genctav
Sibel Tari
Copyright-Jahr
2018
Buch
Research in Shape Analysis

Print ISBN: 978-3-319-77065-9

Electronic ISBN: 978-3-319-77066-6

Copyright-Jahr: 2018

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-319-77066-6_6

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