Компьютерная оптика
RUS  ENG    ЖУРНАЛЫ   ПЕРСОНАЛИИ   ОРГАНИЗАЦИИ   КОНФЕРЕНЦИИ   СЕМИНАРЫ   ВИДЕОТЕКА   ПАКЕТ AMSBIB  
Общая информация
Последний выпуск
Архив
Правила для авторов

Поиск публикаций
Поиск ссылок

RSS
Последний выпуск
Текущие выпуски
Архивные выпуски
Что такое RSS



Компьютерная оптика:
Год:
Том:
Выпуск:
Страница:
Найти






Персональный вход:
Логин:
Пароль:
Запомнить пароль
Войти
Забыли пароль?
Регистрация


Компьютерная оптика, 2023, том 47, выпуск 3, страницы 482–490
DOI: https://doi.org/10.18287/2412-6179-CO-1190
(Mi co1148)
 

Эта публикация цитируется в 4 научных статьях (всего в 4 статьях)

ЧИСЛЕННЫЕ МЕТОДЫ И АНАЛИЗ ДАННЫХ

Формирование признаков на основе методов вычислительной топологии

С. Н. Чуканов

Омский филиал Института математики им. С. Л. Соболева Сибирского отделения Российской академии наук
Список литературы:
Аннотация: Использование традиционных методов алгебраической топологии для получения информации о форме объекта связано с проблемой формирования малого количества информации: чисел Бетти и характеристик Эйлера. Центральным инструментом топологического анализа данных является метод персистентной гомологии, который суммирует геометрическую и топологическую информацию в данных с использованием персистентных диаграмм и баркодов. На основе методов персистентной гомологии может быть выполнен анализ топологических данных для получения информации о форме объекта. Построение персистентных баркодов и персистентных диаграмм в вычислительной топологии не позволяет построить гильбертово пространство со скалярным произведением. Возможность применения методов топологического анализа данных основана на отображении персистентных диаграмм в гильбертово пространство; одним из способов такого отображения является метод построения персистентного ландшафта. Его преимущества заключаются в том, что он обратим, поэтому он не теряет никакой информации и имеет свойства персистентности. В работе рассматриваются математические модели и функции представления объектов персистентного ландшафта на основе метода персистентной гомологии. Рассмотрены методы преобразования персистентных баркодов и персистентных диаграмм в функции персистентного ландшафта. С функциями персистентного ландшафта ассоциируется ядро персистентного ландшафта, которое формирует отображение в гильбертово пространство со скалярным произведением. Предложена формула для определения расстояния между персистентными ландшафтами, которая позволяет находить расстояния между изображениями объектов. Функции персистентного ландшафта отображают персистентные диаграммы в гильбертово пространство. Приведены примеры определения расстояния между изображениями на основании построения функций персистентного ландшафта этих изображений. Рассмотрены представления топологических характеристик в различных моделях вычислительной топологии. Расширены результаты для модулей персистентности с одним параметром на многопараметрические модули персистентности.
Ключевые слова: распознавание образов, многопараметрический персистентный ландшафт, гильбертово пространство, топологический анализ данных
Финансовая поддержка Номер гранта
Российский научный фонд 22-21-00035
Программа фундаментальных научных исследований государственных академий наук 0314-2019-0020
Работа выполнена при поддержке Программы фундаментальных исследований СО РАН I.5.1, проект № 0314-2019-0020 и Российского научного фонда, грант № 22-21-00035.
Поступила в редакцию: 11.07.2022
Принята в печать: 08.10.2022
Тип публикации: Статья
Образец цитирования: С. Н. Чуканов, “Формирование признаков на основе методов вычислительной топологии”, Компьютерная оптика, 47:3 (2023), 482–490
Цитирование в формате AMSBIB
\RBibitem{Chu23}
\by С.~Н.~Чуканов
\paper Формирование признаков на основе методов вычислительной топологии
\jour Компьютерная оптика
\yr 2023
\vol 47
\issue 3
\pages 482--490
\mathnet{http://mi.mathnet.ru/co1148}
\crossref{https://doi.org/10.18287/2412-6179-CO-1190}
Образцы ссылок на эту страницу:
  • https://www.mathnet.ru/rus/co1148
  • https://www.mathnet.ru/rus/co/v47/i3/p482
  • Эта публикация цитируется в следующих 4 статьяx:
    Citing articles in Google Scholar: Russian citations, English citations
    Related articles in Google Scholar: Russian articles, English articles
    Компьютерная оптика
     
      Обратная связь:
     Пользовательское соглашение  Регистрация посетителей портала  Логотипы © Математический институт им. В. А. Стеклова РАН, 2024