Topologisk dataanalys erbjuder en rik källa till värdefull information för att studera synproblem. Men än så länge saknar vi en teoretiskt sund koppling till populära kärnbaserade inlärningstekniker, såsom kärna SVMs eller kärna peA. I detta arbete etablerar vi en sådan anslutning genom att designera en flerskalig kärna för persistensdiagram, en stabil sammanfattning av topologiska egenskaper i data. Vi visar att denna kärna är positiv definitivt och visar sin stabilitet med avseende på 1-Wasserstein avståndet. Ex periment på två referensdatauppsättningar för 3D-form clas sification/retrieval och texturigenkänning visar att man kan överväga prestandavinster med den föreslagna metoden jämfört med ett alternativt tillvägagångssätt som bygger på de nyligen genomförda persistenslandskapen.
Nyligen har ett tillvägagångssätt som definierar en stabil flerskalig kärna mellan persistensdiagram föreslagits REF.
A stable multi-scale kernel for topological machine learning
{'venue': '2015 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'journal': '2015 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}