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Applied Graph Theory in Computer Vision and Pattern Recognition
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Kataloginformation
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Kataloginformation
Feldname
Details
Vorliegende Sprache
eng
Hinweise auf parallele Ausgaben
259554685 Buchausg. u.d.T.: ‡Applied graph theory in computer vision and pattern recognition
ISBN
978-3-540-68019-2
Name
Kandel, Abraham
Bunke, Horst
ANZEIGE DER KETTE
Bunke, Horst
Name
Last, Mark
T I T E L
Applied Graph Theory in Computer Vision and Pattern Recognition
Verlagsort
Berlin, Heidelberg
Verlag
Springer-Verlag Berlin Heidelberg
Erscheinungsjahr
2007
2007
Umfang
Online-Ressource (X, 265 p. Also available online, digital)
Reihe
Studies in Computational Intelligence ; 52
Notiz / Fußnoten
Includes bibliographical references
Titelhinweis
Buchausg. u.d.T.: ‡Applied graph theory in computer vision and pattern recognition
ISBN
ISBN 978-3-540-68020-8
Klassifikation
MAT003000
*68T10
68-06
68T45
68R10
TBJ
TEC009000
006.37015115
004
519
004
TA329-348
TA640-643
SK 890
ST 330
ST 230
Kurzbeschreibung
Applied Graph Theory for Low Level Image Processing and Segmentation -- Multiresolution Image Segmentations in Graph Pyramids -- A Graphical Model Framework for Image Segmentation -- Digital Topologies on Graphs -- Graph Similarity, Matching, and Learning for High Level Computer Vision and Pattern Recognition -- How and Why Pattern Recognition and Computer Vision Applications Use Graphs -- Efficient Algorithms on Trees and Graphs with Unique Node Labels -- A Generic Graph Distance Measure Based on Multivalent Matchings -- Learning from Supervised Graphs -- Special Applications -- Graph-Based and Structural Methods for Fingerprint Classification -- Graph Sequence Visualisation and its Application to Computer Network Monitoring and Abnormal Event Detection -- Clustering of Web Documents Using Graph Representations.
2. Kurzbeschreibung
This book will serve as a foundation for a variety of useful applications of graph theory to computer vision, pattern recognition, and related areas. It covers a representative set of novel graph-theoretic methods for complex computer vision and pattern recognition tasks. The first part of the book presents the application of graph theory to low-level processing of digital images such as a new method for partitioning a given image into a hierarchy of homogeneous areas using graph pyramids, or a study of the relationship between graph theory and digital topology. Part II presents graph-theoretic learning algorithms for high-level computer vision and pattern recognition applications, including a survey of graph based methodologies for pattern recognition and computer vision, a presentation of a series of computationally efficient algorithms for testing graph isomorphism and related graph matching tasks in pattern recognition and a new graph distance measure to be used for solving graph matching problems. Finally, Part III provides detailed descriptions of several applications of graph-based methods to real-world pattern recognition tasks. It includes a critical review of the main graph-based and structural methods for fingerprint classification, a new method to visualize time series of graphs, and potential applications in computer network monitoring and abnormal event detection.
1. Schlagwortkette
Maschinelles Sehen
Graphentheorie
Aufsatzsammlung
Online-Publikation
1. Schlagwortkette ANZEIGE DER KETTE
Maschinelles Sehen -- Graphentheorie -- Aufsatzsammlung -- Online-Publikation
2. Schlagwortkette
Mustererkennung
Graphentheorie
Graphentheorie
Graphentheorie
SWB-Titel-Idn
264373626
Signatur
Springer E-Book
Bemerkungen
Elektronischer Volltext - Campuslizenz
Elektronische Adresse
$uhttp://dx.doi.org/10.1007/978-3-540-68020-8
Internetseite / Link
Volltext
Siehe auch
Volltext
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Inhaltsverzeichnis
Siehe auch
Einführung/Vorwort
Siehe auch
Cover
Siehe auch
Inhaltstext
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