کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
532008 | 869897 | 2006 | 11 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
A spectral approach to learning structural variations in graphs
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی کامپیوتر
چشم انداز کامپیوتر و تشخیص الگو
پیش نمایش صفحه اول مقاله
چکیده انگلیسی
This paper shows how to construct a linear deformable model for graph structure by performing principal components analysis (PCA) on the vectorised adjacency matrix. We commence by using correspondence information to place the nodes of each of a set of graphs in a standard reference order. Using the correspondences order, we convert the adjacency matrices to long-vectors and compute the long-vector covariance matrix. By projecting the vectorised adjacency matrices onto the leading eigenvectors of the covariance matrix, we embed the graphs in a pattern-space. We illustrate the utility of the resulting method for shape-analysis.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Pattern Recognition - Volume 39, Issue 6, June 2006, Pages 1188–1198
Journal: Pattern Recognition - Volume 39, Issue 6, June 2006, Pages 1188–1198
نویسندگان
Bin Luo, Richard C. Wilson, Edwin R. Hancock,