Une nouvelle façon d’analyser les données d’objet d’un point de vue non paramétrique Statistiques non paramétriques sur les variétés et leurs applications à l’analyse des données d’objet fournit l’un des premiers traitements approfondis de la théorie et de la méthodologie d’analyse des données sur les variétés. Il présente également des applications approfondies à des problèmes pratiques survenant dans divers domaines, notamment les statistiques, l’imagerie médicale, la vision par ordinateur, la reconnaissance de formes et la bioinformatique. Le livre commence par une étude d’exemples illustratifs de données d’objets avant de passer à un examen des concepts de statistiques mathématiques, de géométrie différentielle et de topologie. Les auteurs décrivent ensuite la théorie et les méthodes de travail sur diverses variétés, en donnant une perspective historique des concepts issus des mathématiques et des statistiques. Ils présentent ensuite des problèmes dans une grande variété de domaines, notamment l’imagerie du tenseur de diffusion, l’analyse de similarité, l’analyse de forme, l’analyse de données directionnelles et l’analyse de forme projective pour la vision industrielle. Le livre se termine par une discussion de la recherche connexe actuelle et des sujets d’enseignement de niveau supérieur, ainsi que des considérations liées aux statistiques computationnelles. Les chercheurs de divers domaines doivent combiner la méthodologie statistique avec des concepts de géométrie projective, de géométrie différentielle et de topologie pour analyser des objets de données provenant d’espaces d’objets non euclidiens. Ce livre couvre la théorie générale non paramétrique de l’analyse des données sur les variétés, les méthodes de travail avec des espaces spécifiques et les applications étendues à des problèmes de recherche pratiques. Ces problèmes montrent comment l’analyse des données objet ouvre une porte formidable vers le domaine de l’analyse du Big Data. . Langue : Anglais