Abstract-This paper utnyttjar egenskaperna hos pendla tiden mellan noder av en graf i syfte att klusterera och inbädda och utforskar dess applikationer för bildsegmentering och multibody rörelsespårning. Vår utgångspunkt är den lata slumpmässiga vandringen på grafen, som bestäms av värmekärnan i grafen och kan beräknas från spektrat av grafen Laplacian. Vi karakteriserar den slumpmässiga promenaden med hjälp av pendeltid (det vill säga den förväntade tiden tog för en slumpmässig promenad att resa mellan två noder och retur) och visa hur denna mängd kan beräknas från Laplacia spektrum med hjälp av den diskreta Greens funktion. Vår motivering är att pendeltiden kan förväntas vara ett mer robust mått på närheten av data än den råa närhetsmatrisen. I den här artikeln undersöker vi två tillämpningar av pendeltiden. Det första är att utveckla en metod för bildsegmentering med hjälp av eigenvektorn som motsvarar det minsta eigenvärdet av pendeltidsmatrisen. Vi visar att vår pendlande tid segmentering metod har egenskapen att förbättra den intragrupp samstämmighet samtidigt försvaga intergroup samstämmighet och är överlägsen den normaliserade snittet. Den andra applikationen är att utveckla en robust multibody motion tracking metod med hjälp av en inbäddning baserad på pendeltid. Vår inbäddningsprocess bevarar pendlande tid och liknar nära kärnan PCA, Laplacian eigenmap och diffusionskartan. Vi illustrerar resultaten på både syntetiska bildsekvenser och verkliga videosekvenser och jämför våra resultat med flera alternativa metoder.
Kluster algoritmer föreslogs sedan baserat på att minimera pendla tiden mellan två uppsättningar REF.
Clustering and Embedding Using Commute Times
{'venue': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence', 'journal': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}