Axial skeletons are promising intermediate repre sentations of shape which are used in machine vision and higher level theories of vision to provide a concise and intuitive description of the shape. More recently, physiological correlates of axial skeletons have been reported. We show that a stable approximation of the medial axis can be generated based on an existing neurally plausible model of perceptual organization.
This paper proposes to apply Multiple Kernel Learning and Indefinite Kernels (IK) to combine and tune Similarity Measures within the context of Ontology Instance Matching. We explain why MKL can be used in parameter selection and similarity measure combination; argue that IK theory is required in order to use MKL within this context; propose a configuration that makes use of both concepts; and present, using the IIMB bechmark, results of a prototype to show the feasibility of this idea in comparison with other matching tools.
Resumen En este trabajo se presenta la evaluación del desempeño de un algoritmo de seguimiento de las características faciales aplicando modelos de forma activa (ASM) y utilizando el sensor Kinect como dispositivo de captación de imagen. El desarrollo se realizó mediante las librerías de OpenCV, en un PC portátil con procesador Core i5 a 2.4Ghz, 4 Gigabytes de memoria RAM, que corre bajo sistema operativo Windows 7. Para la evaluación se ejecutó el algoritmo para observar la respuesta respecto a las distintas posturas y expresiones faciales. Se tomaron los tiempos de estabilización de los puntos sobre la imagen y se analizó punto a punto y con criterio humano la localización de los puntos sobre la imagen. Para facilitar el análisis se agruparon los puntos acordes a la zona del rostro: contorno de la cara, cejas, nariz, ojos y boca. Por último, se presentan los resultados del tiempo promedio de ajuste del modelo, el promedio de frames, así como un error promedio de posicionamiento en las distintas condiciones del rostro, lo cual muestra la robustez de este trabajo y la adaptabilidad para trabajos futuros.
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