Statistical Shape Analysis pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:Wiley

作者:I. L. Dryden

出品人:

页数:376

译者:

出版时间:1998-09-02

价格:USD 170.00

装帧:Hardcover

isbn号码:9780471958161

丛书系列:

图书标签:

analysis
Shape
统计形状分析
形状分析
医学图像
计算机视觉
模式识别
生物统计
数据分析
几何学
统计学
图像处理

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具体描述

Statistical Shape Analysis involves methods for the geometrical study of random objects where location, rotation and scale information can be removed. The book lays the foundations of the subject discussing key ideas and the very latest developments, as well as offering practical guidance and comparisons of techniques. There is a vast range of applications of shape analysis and the authors introduce the field to statisticians and applied researchers through important examples and data analysis in Biology, Medicine and Image Analysis. The text primarily concentrates on landmark data key points of correspondence located on each object. Careful consideration of the similarity invariances requires methods appropriate for non-Euclidean data analysis. In particular, multivariate statistical procedures cannot be applied directly, but can be adapted in certain instances. The book begins with introductory material on shape, size and coordinate systems. Planar Procrustes analysis is then discussed to highlight the main components of shape analysis. The shape space and general Procrustes methods are introduced, probability distributions for shape are described and statistical inference is discussed. Some deformation methods for shape change are also given and a special chapter is devoted to shape in image analysis. Finally, various alternative procedures including landmark-free methods are critically discussed and compared. Definitions and important results are highlighted throughout to assist the reader in learning about this new, exciting and important area.

《统计形状分析》：解锁形体世界的深层奥秘在科学研究与工程实践的广阔领域中，理解和量化物体形状的内在规律，一直是挑战与机遇并存的难题。从生物体的形态演变到工程设计的优化，从医学影像的诊断分析到地理信息的空间建模，形状无处不在，其复杂性与多样性更是无穷无尽。然而，传统的几何描述方法往往难以捕捉形状的精妙之处，尤其是当形状本身带有内在的变异性、噪声，抑或是需要从大量数据中提取共性与个性时，传统的分析工具便显得力不从心。《统计形状分析》正是在这样的背景下应运而生，它不仅仅是一本介绍技术方法的书籍，更是一扇探索形体世界深层奥秘的窗口。本书致力于为读者提供一套严谨、系统且极具前瞻性的理论框架与实践工具，用以科学地研究、描述、比较和分析形状。它巧妙地将统计学的强大推断能力与几何学的直观表达形式相结合，使得我们能够以前所未有的深度和广度去理解和驾驭“形状”这一抽象而又至关重要的概念。核心理念：超越静态几何，拥抱动态变异本书的核心理念在于，将形状视为一个具有内在统计学意义的实体，而不仅仅是孤立的几何对象。传统的几何分析往往关注物体的静态属性，例如长度、面积、体积、曲率等，这些是描述形状的重要基础，但却忽略了形状在自然界和人造世界中普遍存在的“变异性”。个体之间的差异、成长发育过程中的变化、材料的形变、观测过程中的误差，这些都构成了形状的动态一面。《统计形状分析》正是聚焦于这种“变异性”。它提出，我们可以将一组相似的形状数据看作是一个“形状空间”中的样本点。通过对这些样本点进行统计学分析，我们可以揭示出形状的平均状态、主要的变异模式、以及个体形状相对于平均状态的偏差。这种分析不仅能够描述形状的“是什么”，更能深入理解形状“为什么会是这样”以及“可能变成什么样”。理论基石：从形状表示到统计模型本书从最基础的形状表示方法入手，介绍了几种主流的形状表示方式，包括但不限于：点集表示 (Point Sets): 将形状边界或内部的关键点提取出来，形成一组坐标点。这是最直观也是最常用的表示方法之一。网格表示 (Mesh Representations): 对于三维物体，通常使用多边形网格来描述其表面。隐式表面表示 (Implicit Surface Representations): 例如水平集方法 (Level Set Method)，通过定义一个函数来隐式地表示形状的边界。形状模型 (Shape Models): 将一组形状数据通过主成分分析 (Principal Component Analysis, PCA) 等降维技术，学习到描述形状主要变异模式的基向量，从而构建出能够生成和重构形状的统计模型。一旦形状被恰当地表示，本书便开始构建统计模型。这部分是本书的重头戏，它深入浅出地介绍了如何利用统计学原理来量化形状的变异性：形状空间 (Shape Space): 概念上，本书将所有具有相似拓扑结构的形状组织在一个高维空间中。如何定义和处理这个形状空间是理解和比较形状的关键。形状对齐 (Shape Alignment/Registration): 在比较不同形状之前，通常需要将它们进行对齐，以消除尺度、旋转、平移等全局变换的影响，使得比较的焦点集中在内在的形状差异上。本书会详细介绍各种对齐技术，如ICP (Iterative Closest Point) 算法及其变种。平均形状 (Mean Shape): 计算一组形状数据的平均状态，这不仅仅是简单的坐标平均，而是在特定形状空间上的“平均”。主成分分析 (PCA) 与形状变异模式: 这是本书介绍的核心统计工具之一。通过对形状数据进行PCA，可以识别出主要的形状变化方向（主成分），这些主成分往往对应着一些具有生物学或工程学意义的形状特征变化。例如，在人脸形状分析中，第一主成分可能捕捉了脸部整体的长短变化，而后续主成分则可以描述眼睛大小、鼻子形状等更精细的变化。协方差分析 (Covariance Analysis): 分析不同形状特征之间的相关性，从而更深入地理解形状结构的关联性。概率分布模型: 将形状的变异性用概率分布来描述，例如高斯分布、混合模型等，为形状的生成、分类和检测提供统计基础。应用领域：穿越学科界限的强大工具《统计形状分析》并非空中楼阁，其理论框架在众多领域都有着广泛且深刻的应用。本书通过大量生动的实例，清晰地展示了统计形状分析如何成为解决实际问题的强大引擎：生物医学成像与分析: 器官形状分析与疾病诊断: 分析骨骼、器官（如心脏、大脑、肺部）的形状变化，用于疾病的早期检测、病情进展的评估以及预后预测。例如，分析脑部结构的形状异常，可能与阿尔茨海默病、精神分裂症等神经系统疾病相关。三维重建与可视化: 从医学影像（CT、MRI）中精确重建人体器官的三维模型，并进行量化分析。手术规划与导航: 利用精确的形状模型，辅助外科医生进行手术规划，提高手术的精准度和安全性。生物演化与比较: 分析不同物种或同一物种不同个体之间形态的差异，研究演化规律。计算机视觉与模式识别: 人脸识别与表情分析: 捕捉人脸形状的细微变化，实现高精度的身份识别和表情识别。物体识别与追踪: 分析物体的形状特征，在复杂的场景中实现高效准确的物体识别和运动追踪。姿态估计: 通过分析人体关键点的形状和相对位置，精确估计人体姿态。机器人学与三维传感: 环境感知与地图构建: 分析传感器获取的三维点云数据，理解环境的形状特征，构建三维地图。抓取与操作: 分析目标物体的形状，规划机器人的抓取策略。工程设计与制造: 产品设计优化: 分析现有产品的形状数据，找出设计中的不足，并指导优化设计，提高性能和美观度。形变分析与损伤检测: 分析材料或结构的形变，检测潜在的损伤或缺陷。逆向工程: 根据已有的产品，通过形状分析重建其设计模型。地理信息科学与遥感: 地貌形态分析: 分析地形地貌的形状特征，研究地质过程。城市形态分析: 量化城市建筑、道路等形态特征，研究城市发展模式。其他领域: 诸如考古学（器物形状分析）、人类学（骨骼形状分析）、服装设计（人体测量与版型设计）等。本书特色：理论严谨与实践导向的完美结合《统计形状分析》的魅力不仅在于其深邃的理论体系，更在于其严谨的数学推导与清晰的实践指导相结合。本书：数学基础扎实: 并非仅仅罗列公式，而是深入剖析每个数学模型背后的逻辑和原理，让读者知其然，更知其所以然。算法详尽: 提供了大量主流的统计形状分析算法的详细描述，并讨论了它们的优缺点、适用范围以及实现细节。案例丰富: 结合了各个领域的实际应用案例，帮助读者将抽象的理论知识转化为解决具体问题的能力。编程实现指导: 许多章节会涉及算法的实现，并可能提供伪代码或参考实现，为读者动手实践提供便利。前沿展望: 关注该领域的最新研究进展和未来发展方向，激发读者的创新思维。谁适合阅读本书？本书适合以下人群：研究生和高年级本科生: 计算机科学、生物医学工程、机械工程、统计学、数学、物理学等相关专业的学生。科研人员: 从事医学影像、计算机视觉、模式识别、机器人学、生物信息学、材料科学等领域的研究者。工程师和技术专家: 需要在实际工作中应用形状分析技术来解决问题的工程师，例如医疗器械研发、工业设计、自动化控制等领域的专业人士。对形状科学充满好奇的任何人: 任何对如何科学地理解和分析形状感兴趣的读者，本书都能为您打开一扇全新的大门。结语《统计形状分析》是一部集理论深度、技术广度和实践价值于一体的开创性著作。它不仅能够帮助读者掌握一套强大的分析工具，更能培养一种全新的、以统计学视角理解和驾驭形状的思维方式。阅读本书，您将能够解锁形体世界的深层奥秘，在科学研究和工程实践的道路上，发现更多无限的可能性。它是一本值得反复研读、受益终身的工具书和思想启迪者。