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Intrinsic topological transforms via the distance kernel embedding

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Résultats de recherche: Le chapitre dans un livre, un rapport, une anthologie ou une collectionContribution à une conférenceRevue par des pairs

Résumé

Topological transforms are parametrized families of topological invariants, which, by analogy with transforms in signal processing, are much more discriminative than single measurements. The first two topological transforms to be defined were the Persistent Homology Transform (PHT) and Euler Characteristic Transform (ECT), both of which apply to shapes embedded in Euclidean space. The contribution of this paper is to define topological transforms for abstract metric measure spaces. Our proposed pipeline is to pre-compose the PHT or ECT with a Euclidean embedding derived from the eigenfunctions and eigenvalues of an integral operator. To that end, we define and study an integral operator called the distance kernel operator, and demonstrate that it gives rise to stable and quasi-injective topological transforms. We conclude with some numerical experiments, wherein we compute and compare the eigenfunctions and eigenvalues of our operator across a range of standard 2- and 3-manifolds.

langue originaleAnglais
titre36th International Symposium on Computational Geometry, SoCG 2020
rédacteurs en chefSergio Cabello, Danny Z. Chen
EditeurSchloss Dagstuhl- Leibniz-Zentrum fur Informatik GmbH, Dagstuhl Publishing
ISBN (Electronique)9783959771436
Les DOIs
étatPublié - 1 juin 2020
Modification externeOui
Evénement36th International Symposium on Computational Geometry, SoCG 2020 - Zurich, Suisse
Durée: 23 juin 202026 juin 2020

Série de publications

NomLeibniz International Proceedings in Informatics, LIPIcs
Volume164
ISSN (imprimé)1868-8969

Une conférence

Une conférence36th International Symposium on Computational Geometry, SoCG 2020
Pays/TerritoireSuisse
La villeZurich
période23/06/2026/06/20

Empreinte digitale

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