Structural Pattern Recognition with Graph Edit Distance : Approximation Algorithms and Applications
Lingua: inglese
Editore: Springer, 2016
Serie: Libro 51 di 86 - Advances in Computer Vision and Pattern Recognition
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- Nuovo
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Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - 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 discussedin the book.…
Codice articolo 9783319272511
- Titolo
- Structural Pattern Recognition with Graph Edit Distance : Approximation Algorithms and Applications
- Autore
- Kaspar Riesen
- Editore
- Springer
- Anno di pubblicazione
- 2016
- Condizione
- Neu
- Rilegatura
- Buch
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 3319272519
- ISBN 13
- 9783319272511
- Peso dell'articolo
- 378 grammi
- Dimensioni
- 241x160x16 mm
- Serie
- Libro 51 di 86: Advances in Computer Vision and Pattern Recognition
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.
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Informazioni sull’autore
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.
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Einbeck, Germania
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