Point-Based Rigid-Body Registration Using an Unscented Kalman Filter
Notice bibliographique
Résumé
We present and validate a novel registration algorithm mapping two data sets, generated from a rigid object, in the presence of Gaussian noise. The proposed method is based on the Unscented Kalman Filter (UKF) algorithm that is generally employed for analyzing nonlinear systems corrupted by additive Gaussian noise. First, we employ our proposed registration algorithm to fit two randomly generated data sets in the presence of isotropic Gaussian noise, when the corresponding points between the two data sets are assumed to be known. Then, we extend the registration method to the case where the data (with known correspondences) is stimulated by anisotropic Gaussian noise. The new registration method not only reliably converges to the correct registration solution, but it also estimates the variance, as a confidence measure, for each of the estimated registration transformation parameters. Furthermore, we employ the proposed registration algorithm for rigid-body, point-based registration where corresponding points between two registering data sets are unknown. The algorithm is tested on point data sets which are garnered from a pelvic cadaver and a scaphoid bone phantom by means of computed tomography (CT) and tracked free-hand ultrasound imaging. The collected 3-D points in the ultrasound frame are registered to the 3-D meshes in the CT frame by using the proposed and the standard Iterative Closest Points (ICP) registration algorithms. Experimental results demonstrate that our proposed method significantly outperforms the ICP registration algorithm in the presence of additive Gaussian noise. It is also shown that the proposed registration algorithm is more robust than the ICP registration algorithm in terms of outliers in data sets and initial misalignment between the two data sets.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».