Google Scholar: cites
Frequent Graph Discovery : application to Line Drawing Document Images
Barbu, Eugen (Université de Rouen. Laboratoire PSI)
Heroux, Pierre (Université de Rouen. Laboratoire PSI)
Adam, Sebastien (Université de Rouen. Laboratoire PSI)
Trupin, Eric (Université de Rouen. Laboratoire PSI)

Data: 2005
Resum: In this paper a sequence of steps is applied to a graph representation of line drawings using concepts from data mining. This process finds frequent subgraphs and then association rules between these subgraphs. The distant aim is the automatic discovery of symbols and their relations, which are parts of the document model. The main outcome of our work is firstly an algorithm that finds frequent subgraphs in a single graph setting and secondly a modality to find rules and meta-rules between the discovered subgraphs. The searched structures are closed [1] and disjunct subgraphs. One aim of this study is to use the discovered symbols for classification and indexation of document images when a supervised approach is not at hand. The relations found between symbols can be used in segmentation of noisy and occluded document images. The results show that this approach is suitable for patterns, symbols or relation discovery.
Drets: Aquest document està subjecte a una llicència d'ús Creative Commons. Es permet la reproducció total o parcial, la distribució, i la comunicació pública de l'obra, sempre que no sigui amb finalitats comercials, i sempre que es reconegui l'autoria de l'obra original. No es permet la creació d'obres derivades. Creative Commons
Llengua: Anglès
Document: Article ; recerca ; Versió publicada
Matèria: Computer Vision ; Image Analysis ; Pattern Recognition ; Graph Mining ; Line Drawings ; Association Rules ; Visió per computadora ; Anàlisi d'imatge ; Reconeixement de dissenys ; Mineria gràfica ; Dibuix lineal ; Transmissió directa ; Regles d'associació ; Visión por computadora ; Análisis de imagen ; Reconocimiento de diseños ; Minería gráfica ; Dibujo lineal ; Transmisión directa ; Reglas de asociación
Publicat a: ELCVIA. Electronic letters on computer vision and image analysis, V. 5 n. 2 (2005) p. 47-57, ISSN 1577-5097

Adreça original:
Adreça alternativa:
DOI: 10.5565/rev/elcvia.95

11 p, 440.7 KB

El registre apareix a les col·leccions:
Articles > Articles publicats > ELCVIA
Articles > Articles de recerca

 Registre creat el 2008-03-12, darrera modificació el 2024-06-01

   Favorit i Compartir