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hal-00200109, version 1

Graph kernels between point clouds

Francis Bach () 1

  • 1 :  WILLOW (INRIA Rocquencourt)

  • INRIA – Ecole normale supérieure de Paris - ENS Paris – Ecole des Ponts ParisTech – CNRS : UMR8548 France

Références bibliographiques

  • Type de publication : Documents sans référence de publication (Preprint)
  • Domaine :
    Informatique/Apprentissage
    Informatique/Traitement des images
  • Titre : Graph kernels between point clouds
  • Résumé : Point clouds are sets of points in two or three dimensions. Most kernel methods for learning on sets of points have not yet dealt with the specific geometrical invariances and practical constraints associated with point clouds in computer vision and graphics. In this paper, we present extensions of graph kernels for point clouds, which allow to use kernel methods for such ob jects as shapes, line drawings, or any three-dimensional point clouds. In order to design rich and numerically efficient kernels with as few free parameters as possible, we use kernels between covariance matrices and their factorizations on graphical models. We derive polynomial time dynamic programming recursions and present applications to recognition of handwritten digits and Chinese characters from few training examples.
  • Langue du texte
    intégral :
    Anglais

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  • Contributeur : 
  • Soumis le : Jeudi 20 Décembre 2007, 12:19:07
  • Dernière modification le : Jeudi 20 Décembre 2007, 14:07:01