Graph-Based Representations in Pattern Recognition (eBook)
XII, 376 Seiten
Springer International Publishing (Verlag)
978-3-319-18224-7 (ISBN)
15 in graph matching, 7 in graph clustering and classification, and 7 in graph-based applications.
Graph-based Representation.- Approximation of Graph Edit Distance in Quadratic Time.- Data Graph Formulation as the Minimum-Weight Maximum-Entropy Problem.- An Entropic Edge Assortativity Measure.- A Subpath Kernel for Learning Hierarchical Image Representations.- Coupled-Feature Hypergraph Representation for Feature Selection.- Reeb Graphs Through Local Binary Patterns.- Incremental embedding within a dissimilarity-based framework.- Graph Matching.- A First Step Towards Exact Graph Edit Distance Using Bipartite Graph Matching.- Consensus of Two Graph Correspondences through a Generalisation of the Bipartite Graph Matching Algorithm.- Revisiting Volegnant-Jonker for Approximating Graph Edit Distance.- A Hypergraph Matching Framework for Refining Multi-source Feature Correspondences.- Kite Recognition by means of Graph Matching.- GEM++: a tool for solving substitution-tolerant subgraph isomorphism.- A Graph Database Repository and Performance Evaluation Metrics for Graph Edit Distance.- Improving Hausdorff Edit Distance Using Structural Node Context.- Learning Graph Model for Different Dimensions Image Matching.- VF2 Plus: An Improved Version of VF2 For Biological Graphs.- Report on the First Contest on Graph Matching Algorithms for Pattern Search in Biological Databases.- Approximate Graph Edit Distance Computation Combining Bipartite Matching and Exact Neighborhood Substructure Distance.- Multi-layer Tree Matching Using HSTs.- Large-scale Graph Indexing using Binary Embeddings of Node Contexts.- Attributed Relational Graph Matching with Sparse Relaxation and Bistochastic Normalization.- Graph Clustering and Classification.-On the Influence of Node Centralities on Graph Edit Distance for Graph Classification.- A Mixed Weisfeiler-Lehman Graph Kernel.- A Quantum Jensen-Shannon Graph Kernel using Discrete-time Quantum Walks.- Density Based Cluster Extension and Dominant Sets Clustering.- Salient Object Segmentation from Stereoscopic Images.- Causal Video Segmentation using Superseeds and Graph Matching.- Fast Minimum Spanning Tree based Clustering Algorithms on Local Neighborhood Graph.- Graph-based Application.- From bags to graphs of stereo subgraphs in order to predict molecule's properties.- Thermodynamics of Time Evolving Networks.- Isometric Mapping Hashing.- Skeletal Graphs from Schrodinger Magnitude and Phase.- Graph Based Lymphatic Vessel Wall Localisation and Tracking.- A Comic Retrieval System Based on Multilayer Graph Representation and Graph Mining.- Learning High-Order Structures for Texture Retrieval.
Erscheint lt. Verlag | 4.5.2015 |
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Reihe/Serie | Image Processing, Computer Vision, Pattern Recognition, and Graphics | Lecture Notes in Computer Science |
Verlagsort | Cham |
Sprache | englisch |
Themenwelt | Mathematik / Informatik ► Informatik |
Schlagworte | Binary linear programming • Clustering • Coupled feature analysis • Fast bipartite graph matching • Feature Selection • graph matching • graph theory • Hashing • hierarchical representation • Hypergraph • Image Segmentation • machine learning • quantum walks • saliency map • satellite image • Sparse model • Spatial affinity • structural pattern recognition • thermodynamics • Time-varying networks |
ISBN-10 | 3-319-18224-2 / 3319182242 |
ISBN-13 | 978-3-319-18224-7 / 9783319182247 |
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