Tessellation-based Kernel Density Estimation
Identifikátory výsledku
Kód výsledku v IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F68407700%3A21230%2F21%3A00354356" target="_blank" >RIV/68407700:21230/21:00354356 - isvavai.cz</a>
Nalezeny alternativní kódy
RIV/68407700:21340/21:00354356
Výsledek na webu
<a href="https://doi.org/10.1145/3508546.3508582" target="_blank" >https://doi.org/10.1145/3508546.3508582</a>
DOI - Digital Object Identifier
<a href="http://dx.doi.org/10.1145/3508546.3508582" target="_blank" >10.1145/3508546.3508582</a>
Alternativní jazyky
Jazyk výsledku
angličtina
Název v původním jazyce
Tessellation-based Kernel Density Estimation
Popis výsledku v původním jazyce
Kernel density estimation is a complex task that plays an essential role in a variety of applications. In this paper, we introduce an approach to the task that converts the problem of bandwidth evaluation in the Parzen-window-like framework into the non-parametric evaluation of a fine-grained density estimate which can then be scaled by means of the Scale-Space theory to achieve the desired level of smoothness. The detailed estimate is realized through the Delaunay space tessellation method and properties of its output simplices. Additionally, in the experimental part of the paper, we showcase the new method and demonstrate its outputs at various scales, reaching results that perceivably outperform its counterparts.
Název v anglickém jazyce
Tessellation-based Kernel Density Estimation
Popis výsledku anglicky
Kernel density estimation is a complex task that plays an essential role in a variety of applications. In this paper, we introduce an approach to the task that converts the problem of bandwidth evaluation in the Parzen-window-like framework into the non-parametric evaluation of a fine-grained density estimate which can then be scaled by means of the Scale-Space theory to achieve the desired level of smoothness. The detailed estimate is realized through the Delaunay space tessellation method and properties of its output simplices. Additionally, in the experimental part of the paper, we showcase the new method and demonstrate its outputs at various scales, reaching results that perceivably outperform its counterparts.
Klasifikace
Druh
D - Stať ve sborníku
CEP obor
—
OECD FORD obor
10103 - Statistics and probability
Návaznosti výsledku
Projekt
—
Návaznosti
S - Specificky vyzkum na vysokych skolach
Ostatní
Rok uplatnění
2021
Kód důvěrnosti údajů
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů
Údaje specifické pro druh výsledku
Název statě ve sborníku
ACAI 2021: Proceedings of the 2021 International Conference on Algorithms, Computing and Artificial Intelligence
ISBN
978-1-4503-8505-3
ISSN
—
e-ISSN
—
Počet stran výsledku
6
Strana od-do
—
Název nakladatele
Association for Computing Machinery
Místo vydání
New York
Místo konání akce
Sanya
Datum konání akce
22. 12. 2021
Typ akce podle státní příslušnosti
WRD - Celosvětová akce
Kód UT WoS článku
—