Structural Pattern Recognition with Graph Edit Distance (eBook)
XIII, 158 Seiten
Springer International Publishing (Verlag)
978-3-319-27252-8 (ISBN)
This unique text/reference presents a thorough introduction to the field of structural pattern recognition, with a particular focus on graph edit distance (GED). The book also provides a detailed review of a diverse selection of novel methods related to GED, and concludes by suggesting possible avenues for future research. Topics and features: formally introduces the concept of GED, and highlights the basic properties of this graph matching paradigm; describes a reformulation of GED to a quadratic assignment problem; illustrates how the quadratic assignment problem of GED can be reduced to a linear sum assignment problem; reviews strategies for reducing both the overestimation of the true edit distance and the matching time in the approximation framework; examines the improvement demonstrated by the described algorithmic framework with respect to the distance accuracy and the matching time; includes appendices listing the datasets employed for the experimental evaluations discussed in the book.
Dr. Kaspar Riesen is a university lecturer of computer science in the Institute for Information Systems at the University of Applied Sciences and Arts Northwestern Switzerland, Olten, Switzerland.
Dr. Kaspar Riesen is a university lecturer of computer science in the Institute for Information Systems at the University of Applied Sciences and Arts Northwestern Switzerland, Olten, Switzerland.
Part I: Foundations and Applications of Graph Edit Distance Introduction and Basic Concepts Graph Edit Distance Bipartite Graph Edit Distance Part II: Recent Developments and Research on Graph Edit Distance Improving the Distance Accuracy of Bipartite Graph Edit Distance Learning Exact Graph Edit Distance Speeding Up Bipartite Graph Edit Distance Conclusions and Future Work Appendix A: Experimental Evaluation of Sorted Beam Search Appendix B: Data Sets
| Erscheint lt. Verlag | 9.1.2016 |
|---|---|
| Reihe/Serie | Advances in Computer Vision and Pattern Recognition |
| Zusatzinfo | XIII, 158 p. 28 illus., 4 illus. in color. |
| Verlagsort | Cham |
| Sprache | englisch |
| Themenwelt | Mathematik / Informatik ► Informatik |
| Schlagworte | Bipartite Graph Matching • data structures • Graph Based Pattern Representation • Graph Edit Distance • Sorted Beam Search • structural pattern recognition |
| ISBN-10 | 3-319-27252-7 / 3319272527 |
| ISBN-13 | 978-3-319-27252-8 / 9783319272528 |
| Haben Sie eine Frage zum Produkt? |
PDF (Wasserzeichen)Größe: 3,2 MB
DRM: Digitales Wasserzeichen
Dieses eBook enthält ein digitales Wasserzeichen und ist damit für Sie personalisiert. Bei einer missbräuchlichen Weitergabe des eBooks an Dritte ist eine Rückverfolgung an die Quelle möglich.
Dateiformat: PDF (Portable Document Format)
Mit einem festen Seitenlayout eignet sich die PDF besonders für Fachbücher mit Spalten, Tabellen und Abbildungen. Eine PDF kann auf fast allen Geräten angezeigt werden, ist aber für kleine Displays (Smartphone, eReader) nur eingeschränkt geeignet.
Systemvoraussetzungen:
PC/Mac: Mit einem PC oder Mac können Sie dieses eBook lesen. Sie benötigen dafür einen PDF-Viewer - z.B. den Adobe Reader oder Adobe Digital Editions.
eReader: Dieses eBook kann mit (fast) allen eBook-Readern gelesen werden. Mit dem amazon-Kindle ist es aber nicht kompatibel.
Smartphone/Tablet: Egal ob Apple oder Android, dieses eBook können Sie lesen. Sie benötigen dafür einen PDF-Viewer - z.B. die kostenlose Adobe Digital Editions-App.
Zusätzliches Feature: Online Lesen
Dieses eBook können Sie zusätzlich zum Download auch online im Webbrowser lesen.
Buying eBooks from abroad
For tax law reasons we can sell eBooks just within Germany and Switzerland. Regrettably we cannot fulfill eBook-orders from other countries.
aus dem Bereich
