Classification de graphes par algorithmes génétiques et signatures de graphes. Application à la reconnaissance de symboles

Résumé : Nous présentons dans cet article une approche de classification de graphes. Le système proposé repose sur une mesure de dissimilarité originale calculée à partir de l'extraction de signatures de graphes (graph probing) et sur l'utilisation d'un algorithme génétique pour l'apprentissage de prototypes de graphes. Les prototypes appris peuvent différer des graphes de la base d'apprentissage d'origine et sont générés par l'application d'un algorithme d'optimisation génétique qui cherche à maximiser le taux de bonne reconnaissance. L'approche, générique, est ici appliquée à un problème de reconnaissance de symboles. Les tests sont réalisés en utilisant le benchmark proposé dans le cadre du concours de reconnaissance de symboles de la conférence GREC. Les résultats obtenus montrent l'intérêt de l'approche.
Type de document :
Communication dans un congrès
Laurence Likforman-Sulem. Colloque International Francophone sur l'Ecrit et le Document, Sep 2006, France. SDN06, pp.91-96, 2006
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Contributeur : Pierre Héroux <>
Soumis le : mardi 14 novembre 2006 - 22:04:58
Dernière modification le : mardi 22 mars 2016 - 01:25:59
Document(s) archivé(s) le : jeudi 20 septembre 2012 - 14:46:38

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  • HAL Id : hal-00113906, version 1

Citation

Eugen Barbu, Romain Raveaux, Hervé Locteau, Sébastien Adam, Pierre Héroux, et al.. Classification de graphes par algorithmes génétiques et signatures de graphes. Application à la reconnaissance de symboles. Laurence Likforman-Sulem. Colloque International Francophone sur l'Ecrit et le Document, Sep 2006, France. SDN06, pp.91-96, 2006. <hal-00113906>

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