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J-GLOBAL ID：201902232218225585   整理番号：19A1939083

スケルトンからの高速でロバストな主グラフの構築による散乱プロット要約【JST・京大機械翻訳】

Scatterplot Summarization by Constructing Fast and Robust Principal Graphs from Skeletons

著者 (4件)： Matute Jose (Westfaelische Wilhelms-Universitaet Muenster) ,  Fischer Marcel (Westfaelische Wilhelms-Universitaet Muenster) ,  Telea Alexandru C. (University of Groningen) ,  Linsen Lars (Westfaelische Wilhelms-Universitaet Muenster)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2019  号： PacificVis  ページ： 82-91  発行年： 2019年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 主な曲線は,大規模な散乱プロットを要約するための長年でよく知られた方法である。それらは,散乱プロットデータの中間を通して局所的に通過する自己無撞着曲線(またはより一般的な場合における曲線集合)と定義される。しかし,良く複雑な散乱プロットトポロジーを捕捉し,雑音に対してロバストな計算主曲線は,大きな散乱プロットに対して困難かつ/または遅い。主グラフ(より複雑なトポロジーに対する主曲線の一般化)を計算するための高速でロバストな手法を提案した。これは,内部記述子(形状に局所的に中心を中心とする曲線)との類似性によってもたらされる。主グラフを計算するための最先端の方法と比較して,雑音と分解能に対する計算スケーラビリティとロバスト性に関してこれらを上回った。また,他の散乱プロット要約アプローチに対するこの方法の利点を実証した。Copyright 2019 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 雑音 ,  位相幾何学 ,  類似性 ,  *高速度 ,  *グラフ ,  *ロバスト性 ,  分解能 ,  *散乱

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (6件)： スケルトン ,  ロバスト ,  グラフ ,  構築 ,  散乱 ,  プロット