Cubical Homology-Based Machine Learning: An Application in Image Classification
Notice bibliographique
Résumé
Persistent homology is a powerful tool in topological data analysis (TDA) to compute, study, and encode efficiently multi-scale topological features and is being increasingly used in digital image classification. The topological features represent a number of connected components, cycles, and voids that describe the shape of data. Persistent homology extracts the birth and death of these topological features through a filtration process. The lifespan of these features can be represented using persistent diagrams (topological signatures). Cubical homology is a more efficient method for extracting topological features from a 2D image and uses a collection of cubes to compute the homology, which fits the digital image structure of grids. In this research, we propose a cubical homology-based algorithm for extracting topological features from 2D images to generate their topological signatures. Additionally, we propose a novel score measure, which measures the significance of each of the sub-simplices in terms of persistence. In addition, gray-level co-occurrence matrix (GLCM) and contrast limited adapting histogram equalization (CLAHE) are used as supplementary methods for extracting features. Supervised machine learning models are trained on selected image datasets to study the efficacy of the extracted topological features. Among the eight tested models with six published image datasets of varying pixel sizes, classes, and distributions, our experiments demonstrate that cubical homology-based machine learning with the deep residual network (ResNet 1D) and Light Gradient Boosting Machine (lightGBM) shows promise with the extracted topological features.
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 machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».