論文の概要: Wiring diagram extraction and gluing: a case study in classifying figure skating jumps using 3D dataset

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2607.27598v1
• Date: Thu, 30 Jul 2026 02:37:33 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-07-31 21:37:00.366654
• Title: Wiring diagram extraction and gluing: a case study in classifying figure skating jumps using 3D dataset
• Title（参考訳）: ワイヤーダイアグラム抽出とグルリング--3次元データセットを用いたフィギュアスケートジャンプの分類
• Abstract要約: 本稿では,ハセクラスタリングの反復的応用を単一アプリケーションと同じ結果が得られるように,配線図のグルリング理論について述べる。 我々はフィギュアスケートジャンプのビデオの分類という文脈で、我々の理論をテストする。
• 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: Hasse clustering is an algorithm that extracts common patterns in sequential data and represents them in graphical forms. As the number of expected clusters grows, however, the algorithm can become infeasible to run due to combinatorial complexity. In this article, we describe a theory of gluing wiring diagrams, allowing iterative applications of Hasse clustering to achieve the same result as a single application. We test our theory in the context of classifying videos of figure skating jumps.
• Abstract（参考訳）: ハッシュクラスタリングは、シーケンシャルデータの共通パターンを抽出し、それらをグラフィカルな形式で表現するアルゴリズムである。 しかし、期待されるクラスタの数が増えるにつれて、組み合わせの複雑さにより、アルゴリズムの実行が不可能になる可能性がある。 本稿では,ハセクラスタリングの反復的応用を単一アプリケーションと同じ結果が得られるように,配線図のグルリング理論について述べる。 我々はフィギュアスケートジャンプのビデオの分類という文脈で、我々の理論をテストする。

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