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| Tipo: |
Testo a stampa, Risorsa analitica |
| É contributo di: |
Graph-based representations in pattern recognition |
| Titolo: |
A Graph Classification Approach Using a Multi-objective Genetic Algorithm Application to Symbol Recognition |
| Pubblicazione: |
Berlin ; Heidelberg ; New York : Springer, ©2007 |
| Descrizione fisica: |
361-370 |
| Titolo uniforme: |
Graph-based representations in pattern recognition |
| Numeri standard: |
DOI 10.1007/978-3-540-72903-7_33  |
| Sommario o abstract: |
In this paper, a graph classification approach based on a multi-objective genetic algorithm is presented. The method consists in the learning of sets composed of synthetic graph prototypes which are used for a classification step. These learning graphs are generated by simultaneously maximizing the recognition rate while minimizing the confusion rate. Using such an approach the algorithm provides a range of solutions, the couples (confusion, recognition) which suit to the needs of the system. Experiments are performed on real data sets, representing 10 symbols. These tests demonstrate the interest to produce prototypes instead of finding representatives which simply belong to the data set |
| Altre responsabilità: |
Romain Raveaux
Barbu Eugen
Herv+ Locteau
S. + Adam
Pierre H+®roux
 vedi tutte le altre responsabilità |
| Classificazione Dewey: |
006 ed.22 Metodi speciali di elaborazione |
| Lingua della pubblicazione: |
Inglese |
| Paese di pubblicazione: |
Germania ; Stati Uniti d'America |
| Codice identificativo: |
IT/ItRC/00017373 |
| data di importazione: |
01-01-2014 |
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Full text |
Lista sintetica
CNR - Area della Ricerca di Genova Servizio di Documentazione Scientifica
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