Exact and Inexact Methods for Graph Similarity in Structural Pattern Recognition PhD thesis of Vincenzo Carletti.

Vincenzo Carletti 1, 2
1 Equipe Image - Laboratoire GREYC - UMR6072
GREYC - Groupe de Recherche en Informatique, Image, Automatique et Instrumentation de Caen
Résumé : Les graphes sont utilis ́es dans de nombreux domaines applicatifs tels que la biologie, les r ́eseaux sociaux, les bases de donn ́ees,... Les graphes permettent de d ́ecrire un ensemble d’objets ainsi que leurs relations. L’analyse de ces objets r ́eclame souvent de mesurer la similarit ́e entre les graphes. Toutefois, en raison de son aspect combinatoire, ce probl`eme est NP complet et est g ́en ́eralement r ́esolu en utilisant diff ́erentes heuristiques. Dans cette th`ese nous avons explor ́e deux approches pour calculer la similarit ́e entre graphes. La premi`ere est bas ́e sur l’appariement exact. Nous avons con ̧cu l’algorithme VF3 qui recherche des motifs dans les graphes. La seconde approche est bas ́ee sur un appariement inexact qui calcule une approximation efficace de la distance d’ ́edition entre graphes en la mod ́elisant comme un probl`eme de minimisation quadratique.
Type de document :
Thèse
Computer Vision and Pattern Recognition [cs.CV]. Université de Caen; Universita degli studi di Salerno, 2016. English
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Contributeur : Luc Brun <>
Soumis le : vendredi 13 mai 2016 - 15:34:10
Dernière modification le : mardi 5 février 2019 - 12:12:44
Document(s) archivé(s) le : mercredi 16 novembre 2016 - 03:18:06

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Citation

Vincenzo Carletti. Exact and Inexact Methods for Graph Similarity in Structural Pattern Recognition PhD thesis of Vincenzo Carletti.. Computer Vision and Pattern Recognition [cs.CV]. Université de Caen; Universita degli studi di Salerno, 2016. English. 〈tel-01315389〉

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