Este é um modelo para representar a geometria média de uma forma e alguns modos de estatísticas de variação geométrica inferida a partir de um conjunto de treinamento de modelos de distribuição shapes.Point confiar em marco points.A marco é um ponto de anotar colocada por um anatomista em um determinado locus para cada instância forma em todo o conjunto de treinamento população.O mesmo marco designará a ponta do índice em um conjunto de treinamento de 2D mãos contornos. Um ponto dentro de uma rede onde o cabo ou fibra termina, este ponto fornece um ponto de entrada de terminar ou testar as redes. distribuição de pontos é especializada em produtos de skate personalizado manufaturing.On lado do hard mercadorias oferecemos plataformas dos skates, rodas, hardware e bearings.For lado de bens não duráveis, oferecemos denim private label, camisetas impressas e accessories.Hundreds personalizados de pequeno e médio porte empresas mantiveram-se rentável através dos tempos econômicos difíceis atuais, utilizando distribuição services.Degenerate de distribuição de pontos: Em matemática uma distribuição degenerada é a distribuição de probabilidade de uma variável aleatória discreta cujo suporte consiste em apenas uma value.Constant variável aleatória: Em teoria da probabilidade de um cnstant variável aleatória é uma variável aleatória discreta que assume um valor constante, independentemente de qualquer evento que occurs.Pr (X = c) = 1, para prática propõe a distinção entre x sendo constante, ou quase modelo de distribuição unimportant.Point: um conjunto de imagens de treinamento são landmarked manualmente com os marcos correspondentes suficientes para aproximar suficientemente a geometria dos marcos shapes.These originais são alinhadas usando a análise procrustes generalizada que minimiza o erro menos de quadrados entre a distribuição de probabilidade points.The é a parte importante na teoria das probabilidades e as estatísticas . A distribuição de probabilidade é usado para determinar o número de possibilidades para a ocorrência de um evento. As distribuições de probabilidade mais comumente utilizados são a distribuição binomial, distribuição geométrica, distribuição normal e a distribuição gama. Estas distribuições acima mencionados estão incluídos na distribuição de probabilidade discreta e contínua. O principal tipo de distribuição de probabilidade é a distribuição de probabilidade discreta e a distribuição de probabilidade contínua. Este artigo tem o estudo sobre os marcos ponto de distribuição model.k alinhados em duas dimensões são dadas ASX = (x1, y1, ......... xk, yk) É importante notar que o marco i 'EPSI' {1, k} ......... deve representar a mesma forma anatómica location.The contornos são reduzidos a sequências de referência K, de modo a que uma determinada forma de formação é definido como o vector X 'EPSI' R2k.Assuming a dispersão é Gaussiana neste espaço, a matriz de topo vector eigen d é dada como P 'EPSI' R2k * d e cada vector eigen descrever um principal modo de variação ao longo das set.Limitations do modelo de distribuição ponto linear: 1) um bom modelo deformável deve ser preciso, específico e compact.2) um modelo preciso inclui todas shapes.3 válido) um modelo específico exclui toda shapes.4 inválido) um modelo compacto usa o menor número de parâmetros possíveis para descrever um shape.The modelo de distribuição ponto linear assume que o conjunto de todas as formas válidas forma uma distribuição de Gauss sobre alguns significa ponto no modelo de distribuição ponto linear forma space.The é forçado a deformações não lineares através da combinação de dois ou mais modelos lineares estão deformations.Such não compacta porque a dimensionalidade é aumentada e não específica, porque as formas inválido pode ser produzido por uma combinação inválida de deformações lineares.