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Applied Graph Theory in Computer Vision and Pattern Recognition

Applied Graph Theory in Computer Vision and Pattern Recognition
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
Siehe auch Inhaltsverzeichnis
Siehe auch Einführung/Vorwort
Siehe auch Cover
Siehe auch Inhaltstext
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