論文の概要: A Robust and Efficient Boundary Point Detection Method by Measuring Local Direction Dispersion

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.04065v2
• Date: Tue, 25 Feb 2025 09:08:00 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-26 15:18:12.712546
• Title: A Robust and Efficient Boundary Point Detection Method by Measuring Local Direction Dispersion
• Title（参考訳）: 局所方向分散測定によるロバストかつ効率的な境界点検出法
• Authors: Dehua Peng, Zhipeng Gui, Jie Gui, Huayi Wu,
• Abstract要約: 境界点検出は、クラスタの外輪郭構造を概説することを目的としている。 既存の境界点検出器は密度に敏感であり、凹凸構造における境界点を特定できない。 局所方向分散(LoDD)に基づくロバストで効率的な境界点検出法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.906932064891796
• License:
• Abstract: Boundary point detection aims to outline the external contour structure of clusters and enhance the inter-cluster discrimination, thus bolstering the performance of the downstream classification and clustering tasks. However, existing boundary point detectors are sensitive to density heterogeneity or cannot identify boundary points in concave structures and high-dimensional manifolds. In this work, we propose a robust and efficient boundary point detection method based on Local Direction Dispersion (LoDD). The core of boundary point detection lies in measuring the difference between boundary points and internal points. It is a common observation that an internal point is surrounded by its neighbors in all directions, while the neighbors of a boundary point tend to be distributed only in a certain directional range. By considering this observation, we adopt density-independent K-Nearest Neighbors (KNN) method to determine neighboring points and design a centrality metric LoDD using the eigenvalues of the covariance matrix to depict the distribution uniformity of KNN. We also develop a grid-structure assumption of data distribution to determine the parameters adaptively. The effectiveness of LoDD is demonstrated on synthetic datasets, real-world benchmarks, and application of training set split for deep learning model and hole detection on point cloud data. The datasets and toolkit are available at: https://github.com/ZPGuiGroupWhu/lodd.
• Abstract（参考訳）: 境界点検出は、クラスタの外輪郭構造を概説し、クラスタ間識別を強化し、下流の分類とクラスタリングタスクの性能を高めることを目的としている。 しかし、既存の境界点検出器は密度の不均一性に敏感であり、凹凸構造や高次元多様体の境界点を特定できない。 本研究では,LoDD(Local Direction Dispersion)に基づくロバストかつ効率的な境界点検出手法を提案する。 境界点検出のコアは、境界点と内部点の差を測定することである。 内部点がすべての方向の隣人に囲まれているのに対して、境界点の隣人は特定の方向の範囲でしか分布しない傾向にあるという一般的な観察である。 この観測から,KNNの分布均一性を表す共分散行列の固有値を用いて,密度非依存のK-Nearest Neighbors (KNN)法を用いて近傍の点を決定するとともに,集中度指標LODDを設計する。 また、パラメータを適応的に決定するために、データ分布のグリッド構造を仮定する。 LoDDの有効性は、合成データセット、実世界のベンチマーク、ディープラーニングモデルとポイントクラウドデータに対するホール検出のためのトレーニングセットスプリットの適用で実証されている。 データセットとツールキットは、https://github.com/ZPGuiGroupWhu/lodd.comで入手できる。

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