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Many-to-Many Graph Matching: a Continuous Relaxation Approach
Mikhail Zaslavskiy 1, 2, Francis Bach 3, 4, Jean-Philippe Vert 1, 2
(01/11/2009)

Graphs provide an efficient tool for object representation in various computer vision applications. Once graph-based representations are constructed, an important question is how to compare graphs. This problem is often formulated as a graph matching problem where one seeks a mapping between vertices of two graphs which optimally aligns their structure. In the classical formulation of graph matching, only one-to-one correspondences between vertices are considered. However, in many applications, graphs cannot be matched perfectly and it is more interesting to consider many-to-many correspondences where clusters of vertices in one graph are matched to clusters of vertices in the other graph. In this paper, we formulate the many-to-many graph matching problem as a discrete optimization problem and propose an approximate algorithm based on a continuous relaxation of the combinatorial problem. We compare our method with other existing methods on several benchmark computer vision datasets.
1 :  Centre de Bioinformatique (CBIO)
Mines ParisTech
2 :  Cancer et génôme: Bioinformatique, biostatistiques et épidémiologie d'un système complexe
INSERM : U900 – Institut Curie – Mines ParisTech
3 :  WILLOW (INRIA Paris - Rocquencourt)
INRIA – Ecole Normale Supérieure de Paris - ENS Paris – CNRS : UMR8548
4 :  Laboratoire d'informatique de l'école normale supérieure (LIENS)
CNRS : UMR8548 – Ecole Normale Supérieure de Paris - ENS Paris
cbio;willow;u900;cmm
Statistiques/Autres

Informatique/Vision par ordinateur et reconnaissance de formes

Mathématiques/Combinatoire
graph matching – many-to-many – pattern recognition – etl9b
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