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27th Annual Symposium on Computational Geometry, Paris : France (2011)
Metric graph reconstruction from noisy data
Mridul Aanjaneya 1, Frédéric Chazal 2, Daniel Chen 1, Marc Glisse 2, Leonidas J. Guibas 1, Dmitriy Morozov 3
(2011)

Many real-world data sets can be viewed of as noisy samples of special types of metric spaces called metric graphs. Building on the notions of correspondence and Gromov-Hausdorff distance in metric geometry, we describe a model for such data sets as an approximation of an underlying metric graph. We present a novel algorithm that takes as an input such a data set, and outputs the underlying metric graph with guarantees. We also implement the algorithm, and evaluate its performance on a variety of real world data sets.
1 :  Computer Science Department [Stanford]
Stanford University
2 :  GEOMETRICA (INRIA Sophia Antipolis / INRIA Saclay - Ile de France)
INRIA
3 :  Lawrence Berkeley National Laboratory (LBNL)
Lawrence Berkeley National Lab
Informatique/Géométrie algorithmique
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ijcga.pdf(1.2 MB)

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