Learning the Graph Edit Distance through embedding the graph matching
Els gràfics són estructures de dades abstractes que s’utilitzen per modelar problemes reals amb dues entitats bàsiques: nodes i vores. Cada node o vèrtex representa un punt d'interès rellevant d'un problema i cada vora representa la relació entre aquests punts. Es poden atribuir nodes i vo...
| Autor: | |
|---|---|
| Tipo de documento: | tese |
| Estado: | Versão publicada |
| Data de publicação: | 2020 |
| País: | España |
| Recursos: | CBUC, CESCA |
| Repositório: | TDR. Tesis Doctorales en Red |
| OAI Identifier: | oai:www.tdx.cat:10803/669612 |
| Acesso em linha: | http://hdl.handle.net/10803/669612 |
| Access Level: | Acceso aberto |
| Palavra-chave: | Graph Edit Distance Embedding Learning Cost Enginyeria i arquitectura 62 |
| Resumo: | Els gràfics són estructures de dades abstractes que s’utilitzen per modelar problemes reals amb dues entitats bàsiques: nodes i vores. Cada node o vèrtex representa un punt d'interès rellevant d'un problema i cada vora representa la relació entre aquests punts. Es poden atribuir nodes i vores per augmentar la precisió del model, cosa que significa que aquests atributs podrien variar des de vectors de característiques fins a etiquetes de descripció. A causa d'aquesta versatilitat, s'han trobat moltes aplicacions en camps com la visió per ordinador, la biomèdica i l'anàlisi de xarxa, etc., la primera part d'aquesta tesi presenta un mètode general per aprendre automàticament els costos d'edició que comporta l'edició de gràfics. Distància. El mètode es basa en incrustar parells de gràfics i el seu mapeig de node a node de veritat terrestre en un espai euclidià. D’aquesta manera, l’algoritme d’aprenentatge no necessita calcular cap concordança de gràfics tolerant als errors, que és l’inconvenient principal d’altres mètodes a causa de la seva intrínseca complexitat computacional exponencial. No obstant això, el mètode d’aprenentatge té la principal restricció que els costos d’edició han de ser constants. A continuació, posem a prova aquest mètode amb diverses bases de dades gràfiques i també l’aplicem per realitzar el registre d’imatges. A la segona part de la tesi, aquest mètode es particularitza a la verificació d’empremtes dactilars. Les dues diferències principals respecte a l’altre mètode són que només definim els costos d’edició de substitució als nodes. Per tant, suposem que els gràfics no tenen arestes. I també, el mètode d’aprenentatge no es basa en una classificació lineal sinó en una regressió lineal. |
|---|