Manifold and Data Filtering on Graphs

Abstract : High-dimensional feature spaces are often corrupted by noise. This is problematic for the processing of manifold and data since most of reference methods are sensitive to noise. This paper presents preprocessing methods for manifold denoising and simplification based on discrete analogues of continuous regularization and mathematical morphology. Both approaches enable to project the data onto a submanifold with a graph generated by the data.
Type de document :
Communication dans un congrès
International Workshop on Topological learning 2009, 2009, Lyon, France. 10 pp, 2009
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Soumis le : mardi 21 janvier 2014 - 13:26:46
Dernière modification le : jeudi 8 novembre 2018 - 15:26:02
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Olivier Lezoray, Vinh Thong Ta, Abderrahim Elmoataz. Manifold and Data Filtering on Graphs. International Workshop on Topological learning 2009, 2009, Lyon, France. 10 pp, 2009. 〈hal-00410670〉

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