概率梯度法极值追踪
摘要：基于拓扑数据分析(TDA)的方法已成功应用于特征定义和跟踪，而特征跟踪是可视化应用中的常见任务。本文专注于跟踪时间标量场的极值。一类TDA方法通过建立基于离散梯度向量场的极值之间的一一对应关系来解决这个任务。 更具体地说，如果相邻时间步的两个极值位于它们各自的升降流形中，它们就会匹配上。 然而，由于这种一对一的分配，这些方法在极值位于梯度幅值较低的区域或靠近流形边界的情况下容易失败。 因此，我们提出了一种概率匹配方法，通过邻域抽样或计算流形的重叠来捕捉更大的可能对应集合。我们通过两个应用实例来展示该方法的有用性。
作者：Emma Nilsson, Jonas Lukasczyk, Talha Bin Masood, Christoph Garth, Ingrid Hotz
论文ID：2308.08956
分类：Graphics
分类简称：cs.GR
提交时间：2023-08-21