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Enregistrement W2952377780 · doi:10.48550/arxiv.1212.1617

Similarity of Polygonal Curves in the Presence of Outliers

2012· preprint· en· W2952377780 sur OpenAlexaff
Jean-Lou De Carufel, Amin Gheibi, Anil Maheshwari, Jörg-Rüdiger Sack, Christian Scheffer

Notice bibliographique

RevuearXiv (Cornell University) · 2012
Typepreprint
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueComputational Geometry and Mesh Generation
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMathematicsBounded functionOutlierSimilarity (geometry)CombinatoricsTime complexityPolynomialPolygonal chainMeasure (data warehouse)Degree (music)GeometryMathematical analysisImage (mathematics)Computer scienceRegular polygonPhysicsStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Fréchet distance is a well studied and commonly used measure to capture the similarity of polygonal curves. Unfortunately, it exhibits a high sensitivity to the presence of outliers. Since the presence of outliers is a frequently occurring phenomenon in practice, a robust variant of Fréchet distance is required which absorbs outliers. We study such a variant here. In this modified variant, our objective is to minimize the length of subcurves of two polygonal curves that need to be ignored (MinEx problem), or alternately, maximize the length of subcurves that are preserved (MaxIn problem), to achieve a given Fréchet distance. An exact solution to one problem would imply an exact solution to the other problem. However, we show that these problems are not solvable by radicals over $\mathbb{Q}$ and that the degree of the polynomial equations involved is unbounded in general. This motivates the search for approximate solutions. We present an algorithm, which approximates, for a given input parameter $δ$, optimal solutions for the \MinEx\ and \MaxIn\ problems up to an additive approximation error $δ$ times the length of the input curves. The resulting running time is upper bounded by $\mathcal{O} \left(\frac{n^3}δ \log \left(\frac{n}δ \right)\right)$, where $n$ is the complexity of the input polygonal curves.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,465
Score d'incertitude au seuil0,441

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,092
Tête enseignante GPT0,207
Écart entre enseignants0,115 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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