This es un modelo para representar la geometría media de una forma y en algunos modos de estadísticas de variación geométrica inferirse de un conjunto de entrenamiento de modelos de distribución shapes.Point se basan en hito points.A hito es un punto de anotar que supone un anatomista en un locus dado para cada instancia de la forma a través del conjunto de entrenamiento misma señal población.La designará la punta del índice en un conjunto de entrenamiento de 2D manos contornos. Un punto dentro de una red en la que caduque la cable o fibra, esto constituye un punto de entrada de terminar o probar las redes. distribución de puntos se especializa en productos de encargo del monopatín manufaturing.On el lado de productos no perecederos que ofrecemos cubiertas de los monopatines, las ruedas, el hardware y el lado bearings.For productos blandos ofrecemos denim etiqueta privada, camisetas impresas y accessories.Hundreds personalizados de pequeño y mediano tamaño las empresas se han mantenido rentable a través de los actuales tiempos económicos difíciles mediante la utilización de services.Degenerate distribución de distribución de puntos: En matemáticas una distribución degenerada es la distribución de probabilidad de una variable aleatoria discreta cuyo apoyo se compone de una sola variable aleatoria value.Constant: En teoría de la probabilidad de un cnstant variable aleatoria es una variable aleatoria discreta que toma un valor constante, independientemente de cualquier evento que occurs.Pr (X = c) = 1, para el práctico propone la distinción entre x es constante o casi modelo de distribución unimportant.Point: un conjunto de imágenes de entrenamiento se landmarked manualmente con suficientes puntos de referencia correspondientes a la aproximación suficientemente la geometría de los puntos de referencia shapes.These originales se alinean utilizando el análisis de Procrustes generalizado que minimiza el error de mínimos cuadrados entre la distribución de probabilidad points.The es la parte importante en la teoría de la probabilidad y la estadística . La distribución de probabilidad se usa para determinar el número de la posibilidad de la aparición de un evento. Las distribuciones de probabilidad más comúnmente utilizados son la distribución binomial, distribución geométrica, distribución normal y la distribución gamma. Estas distribuciones mencionadas anteriormente se incluyen en la distribución de probabilidad discreta y continua. El principal tipo de la distribución de probabilidad es la distribución de probabilidad discreta y la distribución de probabilidad continua. Este artículo tiene el estudio acerca de los puntos de referencia de punto de distribución model.k alineados en dos dimensiones se dan ASX = (x1, y1, ......... xk, yk) Es importante tener en cuenta que el punto de referencia i 'EPSI' {1, ......... k} debe representar la misma forma anatómica location.The contornos se reducen a secuencias de k puntos de referencia, de modo que una forma de entrenamiento dado se define como el vector X 'EPSI' R2k.Assuming la dispersión es gaussiano en este espacio, la matriz del vector d eigen parte superior se da como P 'EPSI' R2k * d y cada eigen vector describen un modo principal de variación a lo largo de los set.Limitations del modelo de distribución de puntos lineal: 1) un buen modelo deformable debe ser precisa, específica y compact.2) un modelo preciso incluye shapes.3 válido) un modelo específico excluye toda shapes.4 no válido) un modelo compacto utiliza el menor número de parámetros posibles para describir un shape.The modelo de distribución de puntos lineal supone que el conjunto de todas las formas válidas forma una distribución de Gauss sobre algunos significa el punto en el modelo de distribución de puntos lineal forma space.The se ve obligado a deformaciones no lineales mediante la combinación de dos o más modelos lineales están deformations.Such no compacto debido a que la dimensionalidad se incrementa y no específica porque las formas no válidos pueden ser producidos por una combinación no válida de las deformaciones lineales.