Using Data Analysis Tools to Form a Representation for Articulated Shapes without Extracting Shape Components


Gençtav A., Tari S.

6th International GAP Engineering Conference (GAP2018), Şanlıurfa, Turkey, 8 - 10 November 2018, pp.618-621

  • Publication Type: Conference Paper / Full Text
  • City: Şanlıurfa
  • Country: Turkey
  • Page Numbers: pp.618-621
  • TED University Affiliated: No

Abstract

In this work, we propose a new representation for articulated shapes, which does not involve extracting shape components. We first form a high-dimensional feature space by collecting local shape information from each shape point and then perform data analysis to measure the distinctness of each shape point from the remaining points. The obtained distinctness values encode both local and global shape information. We represent shapes via histograms of the distinctness values computed via multiple shape scales.
Bu çalışmada eklemli şekilleri temsil etmek üzere şekil bileşenlerini bulmayı gerektirmeyen yeni bir temsil önerilmektedir. Öncelikle her bir şekil noktasından yerel şekil bilgisi toplanarak yüksek boyutlu bir öznitelik uzayı oluşturulmakta ve sonrasında her bir şekil noktasının kalan noktalara göre özgünlüğünü ölçmek üzere veri analizi yapılmaktadır. Elde edilen özgünlük değerleri hem yerel hem de global şekil bilgisini kodlamaktadır. Şekiller çoklu şekil ölçekleri vasıtasıyla hesaplanmış özgünlük değerlerinin histogramları ile temsil edilmektedir.