論文の概要: Beyond the Hausdorff Metric in Digital Topology
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2108.03114v2
- Date: Thu, 23 Sep 2021 20:55:33 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-03-23 08:39:44.791307
- Title: Beyond the Hausdorff Metric in Digital Topology
- Title(参考訳): デジタルトポロジーにおけるハウスドルフ計量を超えて
- Authors: Laurence Boxer
- Abstract要約: 2つの対象はハウスドルフ計量に近接するかもしれないが、幾何学的および位相的性質は全く異なる。
これらの測定値に近接する物体が幾らかの幾何学的・位相的特性を持つように、デジタル画像を比較する他の方法について検討する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Two objects may be close in the Hausdorff metric, yet have very different
geometric and topological properties. We examine other methods of comparing
digital images such that objects close in each of these measures have some
similar geometric or topological property. Such measures may be combined with
the Hausdorff metric to yield a metric in which close images are similar with
respect to multiple properties.
- Abstract(参考訳): 2つの対象はハウスドルフ計量に近いが、幾何学的性質と位相的性質は全く異なる。
これらの測定値に近接する物体が幾何的あるいは位相的性質を持つデジタル画像を比較する他の方法について検討する。
そのような測度はハウスドルフ計量と組み合わされ、近接像が複数の性質に関して類似している計量が得られる。
関連論文リスト
- (Deep) Generative Geodesics [57.635187092922976]
2つのデータポイント間の類似性を評価するために,新しい測定基準を導入する。
我々の計量は、生成距離と生成測地学の概念的定義に繋がる。
彼らの近似は、穏やかな条件下で真の値に収束することが証明されている。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-07-15T21:14:02Z) - Adaptive Surface Normal Constraint for Geometric Estimation from Monocular Images [56.86175251327466]
本稿では,幾何学的文脈を取り入れつつ,画像から深度や表面正規度などの測地を学習するための新しい手法を提案する。
提案手法は,入力画像に存在する幾何学的変動を符号化した幾何学的文脈を抽出し,幾何的制約と深度推定を相関付ける。
本手法は,画像から高品質な3次元形状を生成可能な密着型フレームワーク内での深度と表面の正規分布推定を統一する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-08T17:57:59Z) - The Fisher-Rao geometry of CES distributions [50.50897590847961]
Fisher-Rao情報幾何学は、ツールを微分幾何学から活用することができる。
楕円分布の枠組みにおけるこれらの幾何学的ツールの実用的利用について述べる。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-10-02T09:23:32Z) - Gromov-Hausdorff Distances for Comparing Product Manifolds of Model
Spaces [21.97865037637575]
計量幾何学からのグロモフ・ハウスドルフ距離を用いて、候補潜在測地間の距離の新たな概念を導入する。
本稿では,Gromov-Hausdorff距離を推定したグラフ探索空間を用いて最適潜時幾何学を探索する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-09-09T11:17:06Z) - Differential geometry with extreme eigenvalues in the positive
semidefinite cone [1.9116784879310025]
本稿では,超一般化固有値の効率に基づくSPD値データの解析と処理のためのスケーラブルな幾何学的枠組みを提案する。
我々は、この幾何学に基づいて、SPD行列の新たな反復平均を定義し、与えられた有限個の点の集合に対するその存在と特異性を証明する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-04-14T18:37:49Z) - Generalized quantum similarity learning [0.0]
我々は、同じ次元を持たないデータ間のタスク依存(a)対称類似性を学習するための量子ネットワーク(GQSim)を提案する。
この手法を用いて導出された類似度尺度が$(epsilon,gamma,tau)$-goodであることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-01-07T03:28:19Z) - A singular Riemannian geometry approach to Deep Neural Networks I.
Theoretical foundations [77.86290991564829]
ディープニューラルネットワークは、音声認識、機械翻訳、画像解析など、いくつかの科学領域で複雑な問題を解決するために広く使われている。
我々は、リーマン計量を備えた列の最後の多様体で、多様体間の写像の特定の列を研究する。
このようなシーケンスのマップの理論的性質について検討し、最終的に実践的な関心を持つニューラルネットワークの実装間のマップのケースに焦点を当てる。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-12-17T11:43:30Z) - Quadric hypersurface intersection for manifold learning in feature space [52.83976795260532]
適度な高次元と大きなデータセットに適した多様体学習技術。
この手法は、二次超曲面の交点という形で訓練データから学習される。
テスト時、この多様体は任意の新しい点に対する外れ値スコアを導入するのに使うことができる。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-02-11T18:52:08Z) - Continuous Surface Embeddings [76.86259029442624]
我々は、変形可能な対象カテゴリーにおける密接な対応を学習し、表現するタスクに焦点をあてる。
本稿では,高密度対応の新たな学習可能な画像ベース表現を提案する。
提案手法は,人間の身近なポーズ推定のための最先端手法と同等以上の性能を示すことを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-11-24T22:52:15Z) - TopoMap: A 0-dimensional Homology Preserving Projection of
High-Dimensional Data [14.815201366187743]
本稿では,地図作成過程におけるトポロジカルな保証を提供する新しいプロジェクション手法であるトポマップを紹介する。
提案手法は,高次元データのリプス濾過の0次元永続図を保存しながら,高次元空間から視覚空間へのマッピングを行う。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-09-03T08:30:02Z) - Measuring shape relations using r-parallel sets [0.5249805590164901]
本稿では,空間的点過程の理論に基づく物体間の幾何学的相互作用の理論について述べる。
我々の測度は、物体の体積や面積のように単純であるが、個々の物体の形状とそれらの対の幾何学的関係についてさらに詳細に記述する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-08-10T07:30:51Z)
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。