Computationally efficient graph matching via energy vector extraction

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dc.contributor	Institut de Robòtica i Informàtica Industrial
dc.contributor.author	Amato, Ariel
dc.contributor.author	Al, Murad
dc.contributor.author	Lladós, Josep
dc.contributor.author	Gonzàlez, Jordi
dc.date	2007
dc.identifier.citation	Amato, Ariel; Al, Murad; Lladós, Josep; Gonzàlez, Jordi. "Computationally efficient graph matching via energy vector extraction". A: 2007 International Workshop on Advances in Pattern Recognition (IWARP), Plymouth, Gran Bretanya, 2007. Springer, 2007, p. 1-7.
dc.identifier.uri	http://hdl.handle.net/2117/2764
dc.language.iso	eng
dc.publisher	Springer
dc.relation	International Workshop on Advances in Pattern Recognition (IWARP)
dc.rights	info:eu-repo/semantics/openAccess
dc.subject	Àrees temàtiques de la UPC::Enginyeria de la telecomunicació::Processament del senyal::Processament de la imatge i del senyal vídeo
dc.subject	Computer vision
dc.subject	Visió per ordinador
dc.subject	Classificació INSPEC::Pattern recognition::Computer vision
dc.title	Computationally efficient graph matching via energy vector extraction
dc.type	info:eu-repo/semantics/conferenceObject
dc.description.abstract	This paper presents a method for graph matching based on domain knowledge by quantifying representative graph features. Our method searches and extracts the most relevant cues in different graphs. Once these cues are extracted and quantified, a new energy function is used to match the different graphs based on the obtained features values. This approach has been successfully applied for deformable template matching. As a result the error of matching is reduced, as well as the computational cost by efficiently selecting and grouping representative features.
dc.description.abstract	Peer Reviewed

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