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A Hungarian Algorithm for Error-Correcting Graph Matching

Authors :
Benoit Gaüzère
Sébastien Bougleux
Luc Brun
Equipe Image - Laboratoire GREYC - UMR6072
Groupe de Recherche en Informatique, Image et Instrumentation de Caen (GREYC)
Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-École Nationale Supérieure d'Ingénieurs de Caen (ENSICAEN)
Normandie Université (NU)-Normandie Université (NU)-Université de Caen Normandie (UNICAEN)
Normandie Université (NU)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-École Nationale Supérieure d'Ingénieurs de Caen (ENSICAEN)
Normandie Université (NU)
Laboratoire d'Informatique, de Traitement de l'Information et des Systèmes (LITIS)
Université Le Havre Normandie (ULH)
Normandie Université (NU)-Normandie Université (NU)-Université de Rouen Normandie (UNIROUEN)
Normandie Université (NU)-Institut national des sciences appliquées Rouen Normandie (INSA Rouen Normandie)
Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Normandie Université (NU)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)
Equipe Apprentissage (DocApp - LITIS)
Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Normandie Université (NU)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université Le Havre Normandie (ULH)
Pasquale Foggia
Pasquale Foggia and Cheng-Lin Liu and Mario Vento
Source :
Lecture Notes in Computer Science, 11th IAPR-TC-15 International Workshop on Graph-Based Representation in Pattern Recognition (GbRPR 2017), 11th IAPR-TC-15 International Workshop on Graph-Based Representation in Pattern Recognition (GbRPR 2017), Pasquale Foggia, May 2017, AnaCapri, Italy. pp.118-127, ⟨10.1007/978-3-319-58961-9_11⟩, Graph-Based Representations in Pattern Recognition ISBN: 9783319589602, GbRPR
Publication Year :
2017
Publisher :
HAL CCSD, 2017.

Abstract

International audience; Bipartite graph matching algorithms become more and more popular to solve error-correcting graph matching problems and to approximate the graph edit distance of two graphs. However, the memory requirements and execution times of this method are respectively proportional to (n + m) 2 and (n + m) 3 where n and m are the order of the graphs. Subsequent developments reduced these complexities. However , these improvements are valid only under some constraints on the parameters of the graph edit distance. We propose in this paper a new formulation of the bipartite graph matching algorithm designed to solve efficiently the associated graph edit distance problem. The resulting algorithm requires O(nm) memory space and O(min(n, m) 2 max(n, m)) execution times.; L'appariement de graphes biparti deviennent de plus en plus populaires pour résoudre des problèmes d'appariement de graphes avec correction d'erreurs et pour approximer la distance d'édition sur graphes. Cependant, les exigences en mémoire et temps de calcul de cette méthode sont respectivement proportionnels à (n + m)^2 et (n + m)^3 où n et m représentent la taille des deux graphes. Des développements ultérieurs ont réduit ces complexités. Cependant, ces améliorations ne sont valables que sous certaines contraintes sur les paramètres de la distance d'édition. Nous proposons dans cet article une nouvelle formulation de l'algorithme Hongrois conçu pour résoudre efficacement le problème de distance d'édition associé. L'algorithme résultat nécessite un espace mémoire O (nm) et des temps d'exécution O (min (n, m)^2 max (n, m)).

Details

Language :
English
ISBN :
978-3-319-58960-2
ISBNs :
9783319589602
Database :
OpenAIRE
Journal :
Lecture Notes in Computer Science, 11th IAPR-TC-15 International Workshop on Graph-Based Representation in Pattern Recognition (GbRPR 2017), 11th IAPR-TC-15 International Workshop on Graph-Based Representation in Pattern Recognition (GbRPR 2017), Pasquale Foggia, May 2017, AnaCapri, Italy. pp.118-127, ⟨10.1007/978-3-319-58961-9_11⟩, Graph-Based Representations in Pattern Recognition ISBN: 9783319589602, GbRPR
Accession number :
edsair.doi.dedup.....3b19b37c5cdda51d41cc9d50d9c96c99
Full Text :
https://doi.org/10.1007/978-3-319-58961-9_11⟩