論文の概要: On the stability of scale-space metrics
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.27605v1
- Date: Thu, 25 Jun 2026 23:32:43 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-06-29 18:24:25.327304
- Title: On the stability of scale-space metrics
- Title(参考訳): スケール空間メトリクスの安定性について
- Abstract要約: 関数のガウススケール空間表現上で定義される古典的なメトリクスの族の安定性について検討する。
これらのメトリクスのロバスト性を幾何学的変形に定量化し、角度の変化に対して安定な回転不変バージョンを導入する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: We study the stability of a classical family of metrics defined over functions' Gaussian scale-space representations, focusing on the comparison of images (functions of two variables). These metrics have precedents both in harmonic analysis, specifically the theory of Besov spaces, and in classical methods of image processing; special cases are also known to be metrically equivalent to certain Wasserstein distances. We quantify these metrics' robustness to geometric deformations, and introduce rotationally-invariant versions that are stable to changes in angle when comparing tomographic projections. We also describe computationally efficient algorithms for evaluating the metrics from finite samples, and prove their robustness to additive noise. The results are illustrated through numerical experiments.
- Abstract(参考訳): 関数のガウス的スケール空間表現上で定義される古典的なメトリクスの族(英語版)の安定性を、画像の比較(2変数の関数)に焦点をあてて検討する。
これらの測度は調和解析、特にベソフ空間の理論、および古典的な画像処理の手法の先例を持つ。
これらの測定値のロバスト性を幾何変形に定量化し、トモグラフィ投影との比較において角度変化に安定な回転不変バージョンを導入する。
また、有限サンプルから測定値を評価するための計算効率のよいアルゴリズムを記述し、加法雑音に対する頑健さを証明した。
結果は数値実験によって説明される。
関連論文リスト
- Wasserstein Contraction of Coordinate Ascent Variational Inference [2.8211276672560452]
座標アセント変分推定アルゴリズムのワッサーシュタイン距離の縮約について検討する。
これは、固定点における輸送情報の不等式と機能的滑らかさ条件の下で成り立つ。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-05-28T17:16:22Z) - Efficient Covariance Estimation for Sparsified Functional Data [51.69796254617083]
共分散関数のランダムノット(ランダムノット-空間)とB-スプライン(Bspline-Spatial)推定器は計算的に効率的である。
共分散の漸近的なポイントワイドは、ある規則性条件下でのスパース化された個々の軌跡に対して得られる。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-11-23T00:50:33Z) - Partially factorized variational inference for high-dimensional mixed models [0.0]
変分推論は、特にベイズ的文脈において、そのような計算を行う一般的な方法である。
標準平均場変動推論は,高次元の後方不確かさを劇的に過小評価することを示した。
次に、平均場仮定を適切に緩和すると、不確実な定量化が高次元で悪化しない手法が導かれることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-12-20T16:12:37Z) - Precision Bounds on Continuous-Variable State Tomography using Classical
Shadows [0.46603287532620735]
古典シャドウフレームワークにおける連続可変量子状態トモグラフィの実験プロトコルを再放送する。
我々は,ホモダイン,ヘテロダイン,光子数分解(PNR)および光子パリティプロトコルの効率を解析した。
数値的および実験的ホモダイン・トモグラフィーは 我々の限界を大きく上回る
論文 参考訳(メタデータ) (2022-11-09T19:01:13Z) - Numerically Stable Sparse Gaussian Processes via Minimum Separation
using Cover Trees [57.67528738886731]
誘導点に基づくスケーラブルスパース近似の数値安定性について検討する。
地理空間モデリングなどの低次元タスクに対しては,これらの条件を満たす点を自動計算する手法を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-10-14T15:20:17Z) - Counting Phases and Faces Using Bayesian Thermodynamic Integration [77.34726150561087]
本稿では,2パラメータ統計力学系における熱力学関数と位相境界の再構成手法を提案する。
提案手法を用いて,IsingモデルとTASEPの分割関数と位相図を正確に再構成する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-05-18T17:11:23Z) - Theoretical analysis and computation of the sample Frechet mean for sets
of large graphs based on spectral information [0.0]
グラフの集合に、それぞれの隣接行列の固有値の間のノルムで定義される擬測度を割り当てる。
編集距離とは異なり、この擬似測度は複数のスケールで構造変化を示す。
固定サイズの無向非重み付きグラフの集合のサンプルFrechet平均に対する近似を計算するアルゴリズムについて述べる。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-01-15T20:53:29Z) - Entanglement characterization by single-photon counting with random
noise [0.0]
極性測定と最大誤差推定(MLE)を組み合わせた絡み合い特性の問題点について検討する。
ランダムな実験誤差によって測定結果が歪んだ場合、現実的なシナリオが考慮される。
数値シミュレーションの結果はグラフ上に描かれ、議論されている。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-03-11T19:00:02Z) - Interpolation and Learning with Scale Dependent Kernels [91.41836461193488]
非パラメトリックリッジレス最小二乗の学習特性について検討する。
スケール依存カーネルで定義される推定器の一般的な場合を考える。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-06-17T16:43:37Z) - Instability, Computational Efficiency and Statistical Accuracy [101.32305022521024]
我々は,人口レベルでのアルゴリズムの決定論的収束率と,$n$サンプルに基づく経験的対象に適用した場合の(不安定性)の間の相互作用に基づいて,統計的精度を得るフレームワークを開発する。
本稿では,ガウス混合推定,非線形回帰モデル,情報的非応答モデルなど,いくつかの具体的なモデルに対する一般結果の応用について述べる。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-05-22T22:30:52Z) - Fast approximations in the homogeneous Ising model for use in scene
analysis [61.0951285821105]
我々は、推論に必要な量を数値計算できる正確な近似を提供する。
近似式はスケーラブルでマルコフランダム場の大きさに満足できないことを示す。
機能的磁気共鳴イメージングアクティベーション検出実験においてベイズ推論を行い, ピスタチオ樹収量の年次増加の空間パターンにおける異方性に対する確率比試験を行った。
論文 参考訳(メタデータ) (2017-12-06T14:24:34Z)
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。