Matching of matching-graphs - a novel approach for graph classification
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Autor:innen
Fuchs, Mathias
Autor:in (Körperschaft)
Publikationsdatum
2020
Typ der Arbeit
Studiengang
Typ
04B - Beitrag Konferenzschrift
Herausgeber:innen
Herausgeber:in (Körperschaft)
Betreuer:in
Übergeordnetes Werk
2020 25th International Conference on Pattern Recognition (ICPR)
Themenheft
DOI der Originalpublikation
Link
Reihe / Serie
Reihennummer
Jahrgang / Band
Ausgabe / Nummer
Seiten / Dauer
6570-6576
Patentnummer
Verlag / Herausgebende Institution
IEEE
Verlagsort / Veranstaltungsort
Milano
Auflage
Version
Programmiersprache
Abtretungsempfänger:in
Praxispartner:in/Auftraggeber:in
Zusammenfassung
Due to fast developments in data acquisition, we observe rapidly increasing amounts of data available in diverse areas. Simultaneously, we observe that in many applications the underlying data is inherently complex, making graphs a very useful and adequate data structure for formal representation. A large amount of graph based methods for pattern recognition have been proposed. Many of these methods actually rely on graph matching. In the present paper a novel encoding of graph matching information is proposed. The idea of this encoding is to formalize the stable cores of specific classes by means of graphs. In an empirical evaluation we show that it can be highly beneficial to focus on these stable parts of graphs during graph classification.
Schlagwörter
Fachgebiet (DDC)
330 - Wirtschaft
Veranstaltung
International Conference on Pattern Recognition (ICPR) 2020
Startdatum der Ausstellung
Enddatum der Ausstellung
Startdatum der Konferenz
10.01.2021
Enddatum der Konferenz
15.01.2021
Datum der letzten Prüfung
ISBN
978-1-7281-8808-9
978-1-7281-8809-6
978-1-7281-8809-6
ISSN
Sprache
Englisch
Während FHNW Zugehörigkeit erstellt
Ja
Publikationsstatus
Veröffentlicht
Begutachtung
Peer-Review der ganzen Publikation
Open Access-Status
Closed
Lizenz
Zitation
FUCHS, Mathias und Kaspar RIESEN, 2020. Matching of matching-graphs - a novel approach for graph classification. In: 2020 25th International Conference on Pattern Recognition (ICPR). Milano: IEEE. 2020. S. 6570–6576. ISBN 978-1-7281-8808-9. Verfügbar unter: https://irf.fhnw.ch/handle/11654/42881