論文の概要: A robustness measure for singular point and index estimation in discretized orientation and vector fields

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2009.14570v1
• Date: Wed, 30 Sep 2020 11:21:19 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-13 00:29:01.667755
• Title: A robustness measure for singular point and index estimation in discretized orientation and vector fields
• Title（参考訳）: 離散方向およびベクトル場における特異点と指数推定のためのロバスト性尺度
• Authors: Karl B. Hoffmann and Ivo F. Sbalzarini
• Abstract要約: 離散的欠陥推定器のためのロバストネス尺度を開発する。 離散化されたベクトルまたは向きのフィールドにおける欠陥推定のための異なるテンプレートパスを比較する。 比較的小さなテンプレートに対して、分解能とノイズに対する堅牢性の間に最適なトレードオフを見出す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.28438857884398
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The identification of singular points or topological defects in discretized vector fields occurs in diverse areas ranging from the polarization of the cosmic microwave background to liquid crystals to fingerprint recognition and bio-medical imaging. Due to their discrete nature, defects and their topological charge cannot depend continuously on each single vector, but they discontinuously change as soon as a vector changes by more than a threshold. Considering this threshold of admissible change at the level of vectors, we develop a robustness measure for discrete defect estimators. Here, we compare different template paths for defect estimation in discretized vector or orientation fields. Sampling prototypical vector field patterns around defects shows that the robustness increases with the length of template path, but less so in the presence of noise on the vectors. We therefore find an optimal trade-off between resolution and robustness against noise for relatively small templates, except for the "single pixel" defect analysis, which cannot exclude zero robustness. The presented robustness measure paves the way for uncertainty quantification of defects in discretized vector fields.
• Abstract（参考訳）: 離散化されたベクトル場における特異点や位相的欠陥の同定は、宇宙マイクロ波背景の偏光から液晶、指紋認識や生体医用画像まで幅広い領域で発生する。 その離散的な性質のため、欠陥とその位相電荷は個々のベクトルに連続的に依存することはできないが、ベクトルがしきい値を超えるとすぐに不連続に変化する。 ベクトルのレベルにおける許容変化のしきい値を考慮して,離散欠陥推定器に対するロバスト性尺度を開発した。 本稿では,離散ベクトル場や方向場における欠陥推定のためのテンプレートパスの比較を行う。 欠陥を取り巻く原型ベクトル場パターンをサンプリングすると、テンプレートパスの長さによってロバスト性は増大するが、ベクターのノイズの存在下では弱くなる。 したがって,ゼロロバスト性は排除できない「シングルピクセル」欠陥解析を除いて,比較的小さなテンプレートの分解能と雑音に対するロバスト性との最適トレードオフを見出した。 提示されたロバスト性尺度は、離散ベクトル場の欠陥の不確かさを定量化する方法である。

関連論文リスト

• Refined Risk Bounds for Unbounded Losses via Transductive Priors [58.967816314671296]
  線形回帰の逐次変分を2乗損失、ヒンジ損失の分類問題、ロジスティック回帰で再検討する。 我々の鍵となるツールは、慎重に選択された導出先を持つ指数重み付けアルゴリズムに基づいている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-29T00:01:04Z)
• The Treasure Beneath Multiple Annotations: An Uncertainty-aware Edge Detector [70.43599299422813]
  既存のメソッドは、単純な投票プロセスを使用して複数のアノテーションを融合し、エッジ固有の曖昧さを無視し、アノテータのラベル付けバイアスを無視する。 多様なアノテーションの主観性とあいまいさを調査するために不確実性を利用した新しい不確実性認識エッジ検出器(UAED)を提案する。 UAEDは複数のエッジ検出ベンチマークで一貫したパフォーマンスを実現している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-21T13:14:36Z)
• Multilevel Robustness for 2D Vector Field Feature Tracking, Selection, and Comparison [3.600241676512373]
  臨界点の構造的安定性を定量化するために、ロバストネスという位相論的概念が導入された。 2次元時間変化ベクトル場の研究のための多レベルロバストネスフレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-09-19T15:22:58Z)
• Stochastic Functional Analysis and Multilevel Vector Field Anomaly Detection [0.0]
  我々は,大規模ベクトル場データセットにおける異常検出のための新しい解析手法を開発した。 このようなランダムフィールドデータに最適なベクトル場 Karhunen-Loeve (KL) 展開を適用する。 本手法は,アマゾン林の森林伐採・伐採問題に適用した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-07-11T13:11:16Z)
• Zero Pixel Directional Boundary by Vector Transform [77.63061686394038]
  我々は境界を1次元曲面として再解釈し、1対1のベクトル変換関数を定式化し、クラス不均衡問題を完全に回避する境界予測の訓練を可能にする。 我々の問題定式化は、境界の方向推定だけでなく、よりリッチなコンテキスト情報もたらし、もし望めば、訓練時にもゼロピクセルの薄い境界が利用可能となる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-03-16T17:55:31Z)
• Spectral clustering under degree heterogeneity: a case for the random walk Laplacian [83.79286663107845]
  本稿では,ランダムウォークラプラシアンを用いたグラフスペクトル埋め込みが,ノード次数に対して完全に補正されたベクトル表現を生成することを示す。 次数補正ブロックモデルの特別な場合、埋め込みはK個の異なる点に集中し、コミュニティを表す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-05-03T16:36:27Z)
• Minimax Estimation of Linear Functions of Eigenvectors in the Face of Small Eigen-Gaps [95.62172085878132]
  固有ベクトル摂動解析は様々な統計データ科学の応用において重要な役割を果たす。 未知の固有ベクトルの任意の線型関数の摂動を特徴付ける統計理論の一組を開発する。 自然の「プラグイン」推定器に固有の非無視バイアス問題を緩和するために,非バイアス推定器を開発する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-04-07T17:55:10Z)
• Localization Uncertainty Estimation for Anchor-Free Object Detection [48.931731695431374]
  アンカーベース物体検出のための既存の不確実性推定手法にはいくつかの制限がある。 アンカーフリー物体検出のためのUADと呼ばれる新しい位置推定不確実性推定手法を提案する。 本手法は,ボックスオフセットの4方向の不確かさを均一に捉え,どの方向が不確実であるかを判断する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-06-28T13:49:30Z)
• All-or-nothing statistical and computational phase transitions in sparse spiked matrix estimation [35.035853993422506]
  スパース方式で近似メッセージパッシングアルゴリズムを解析する。 最小誤差と平均二乗誤差の位相遷移がすべて存在する。 スパース体制では、スパース回復が近似メッセージパッシングに困難であることを示す統計的-アルゴリズム的ギャップが分岐する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-06-14T18:38:34Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。