Riesen | Structural Pattern Recognition with Graph Edit Distance | E-Book | www2.sack.de
E-Book

E-Book, Englisch, 164 Seiten

Reihe: Advances in Computer Vision and Pattern Recognition

Riesen Structural Pattern Recognition with Graph Edit Distance

Approximation Algorithms and Applications
1. Auflage 2015
ISBN: 978-3-319-27252-8
Verlag: Springer Nature Switzerland
Format: PDF
Kopierschutz: 1 - PDF Watermark

Approximation Algorithms and Applications

E-Book, Englisch, 164 Seiten

Reihe: Advances in Computer Vision and Pattern Recognition

ISBN: 978-3-319-27252-8
Verlag: Springer Nature Switzerland
Format: PDF
Kopierschutz: 1 - PDF Watermark



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.

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