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Matches in SemOpenAlex for { <https://semopenalex.org/work/W2542204664> ?p ?o ?g. }

• W2542204664 abstract "Els grafs, son un tipus de dades que ens permet emmagatzemar la informacio estructural d’un objecte conferint-nos la possibilitat de representar patrons que degut a la seva propia naturalesa requereixen d’aquesta particularitat, ja siguin imatges, estructures quimiques o biologiques, xarxes, patrons biometrics... Des de fa mes de 30 anys, la recerca enfocada a com representar objectes mitjancant grafs i el posterior comput de la distancia entre aquestes representacions ha ocupat el treball de molts investigadors. La definicio d’un model adequat per mesurar la dissimilitud entre dues d’aquestes representacions, es una questio clau en el camp del reconeixement de patrons. A aquest problema se l’ha anomenat “Error-Tolerant Matching”. La “Graph Edit Distance” es una aproximacio particular al problema de “l’Error-Tolerant Matching” a partir del comput de la minima distorsio necessaria per transformar un graf en un altre. El principal objectiu d’aquesta tesi, es el de proposar un nou model per aprendre automaticament els parametres de la “Graph Edit Distance” i definir diferents estrategies actives d’aprenentatge per afegir interactivitat al problema. Aquesta tesi, tambe explora la definicio de diferents metriques per calcular la dissimilitud entre sub-estructures locals corresponents a dos nodes i presenta un nou model basat en “metric-trees” de “Graph Class Prototypes” per guardar col•leccions de grafs. Finalment, es proposa portar el concepte d’interactivitat a un altre domini, el problema de relacionar els punts entre dues imatges per tal de millorar la precisio en el calcul de la posicio correlativa entre robots pertanyents a una mateixa flota que treballa de forma cooperativa. Los grafos, son un tipo de datos que nos permite almacenar la informacion estructural de un objeto confiriendole la posibilidad de representar patrones que debido a su propia naturaleza requieren de esta particularidad, ya sean imagenes, estructuras quimicas o biologicas, redes , patrones biometricos ... Desde hace mas de 30 anos, la investigacion enfocada a como representar objetos mediante grafos y el posterior computo de la distancia entre estas representaciones ha ocupado el trabajo de muchos investigadores. La definicion de un modelo adecuado para medir la disimilitud entre dos de estas representaciones, es una cuestion clave en el campo del reconocimiento de patrones. A este problema se le ha llamado Matching. La Graph Edit es una aproximacion particular al problema del Matching a partir del computo de la minima distorsion necesaria para transformar un grafo en otro. El principal objetivo de esta tesis, es el de proponer un nuevo modelo para aprender automaticamente los parametros de la Graph Edit y definir diferentes estrategias activas de aprendizaje para anadir interactividad al problema. Esta tesis, tambien explora la definicion de diferentes metricas para calcular la disimilitud entre sub-estructuras locales correspondientes a dos nodos y presenta un nuevo modelo basado en de Graph Class para guardar colecciones de grafos. Finalmente, se propone llevar el concepto de interactividad a otro dominio, el problema de relacionar los puntos entre dos imagenes para mejorar la precision en el calculo de la posicion correlativa entre robots pertenecientes a una misma flota que trabaja de forma cooperativa. Graphs are data types that can store structural information of objects and are commonly used to represent patterns that because of its nature require this peculiarity, as images, chemical or biological structures, networks, biometric patterns... For more than 30 years, researchers have been focused on how to represent objects through graphs and how to compute the distance between them. The definition of an adequate model for measure the dissimilarity between these representations is a key issue in pattern recognition. This is the Error-Tolerant Matching problem. Edit Distance is a particular approach to the Error-Tolerant Matching problem by means of computing the minimum amount of distortion required to transform one graph into another. The main aim of this thesis is to propose a new model to automatically learn the parameters for Edit Distance and to define different active learning strategies adding interactivity to the problem. Moreover, this thesis explores the definition of different metrics to estimate the dissimilarity between local substructures of two nodes and presents a new model based on metric-trees of Graph-Class Prototypes to store large collections of graphs. Finally, it is proposed to bring the interactivity to a different domain, the problem of matching the points of two images in order to improve the accuracy calculating the relative position between different robots of a fleet working cooperatively. " @default.
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