FOCUSR: Feature Oriented Correspondence Using Spectral Regularization--A Method for Precise Surface Matching
Notice bibliographique
Résumé
Existing methods for surface matching are limited by the tradeoff between precision and computational efficiency. Here, we present an improved algorithm for dense vertex-to-vertex correspondence that uses direct matching of features defined on a surface and improves it by using spectral correspondence as a regularization. This algorithm has the speed of both feature matching and spectral matching while exhibiting greatly improved precision (distance errors of 1.4 percent). The method, FOCUSR, incorporates implicitly such additional features to calculate the correspondence and relies on the smoothness of the lowest-frequency harmonics of a graph Laplacian to spatially regularize the features. In its simplest form, FOCUSR is an improved spectral correspondence method that nonrigidly deforms spectral embeddings. We provide here a full realization of spectral correspondence where virtually any feature can be used as an additional information using weights on graph edges, but also on graph nodes and as extra embedded coordinates. As an example, the full power of FOCUSR is demonstrated in a real-case scenario with the challenging task of brain surface matching across several individuals. Our results show that combining features and regularizing them in a spectral embedding greatly improves the matching precision (to a submillimeter level) while performing at much greater speed than existing methods.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,003 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».