Stochastyczne metody generacji IE-grafów

• Autorzy: Kotulski L. , Sędziwy A.

Warianty tytułu

EN

Stochastic methods of IE graphs generation

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

W artykule omówiono metody probabilistycznej generacji struktur grafowych, tzw. IE-grafów, stanowiących formalizm dla opisu szerokiego spektrum problemów, w szczególności w dziedzinie rozpoznawania obrazów. W pracy przedstawione zostały metody opisu (za pomocą tzw. deskryptorów) oraz własności otrzymanych IE-grafów. Prezentowane metody generacji pozwalają na tworzenie struktur o zadanych właściwościach.

EN

In the article the probabilistic methods of graph structures generation are discussed. That class of graphs known also as IE graphs allows to formalize a variety of problems including pattern recognition area. In the paper we also present the methods of description of the obtained IE graphs (by using so called descriptors) and their properties. Generation methods being presented here allow to create the graphs having the desired properties.

Słowa kluczowe

PL

generacja grafów; syntaktyczne metody rozpoznawania obrazów; IE-grafy

EN

graph generation; syntactic pattern recognition; IE-graphs

• Wydawca: Wydawnictwa AGH
• Czasopismo: Automatyka / Akademia Górniczo-Hutnicza im. Stanisława Staszica w Krakowie
• Rocznik: 2008
• Tom: T. 12, z. 3
• Strony: 853--861
• Opis fizyczny: Bibliogr. 13 poz., tab., wykr.

Twórcy

autor

Kotulski L.

• Katedra Automatyki, Akademia Górniczo-Hutnicza w Krakowie

autor

Sędziwy A.

• Katedra Automatyki, Akademia Górniczo-Hutnicza w Krakowie

Bibliografia

• [1] Flasiński M., Characteristic of ed NLC-graph Grammars for Syntactic Pattern Recognition. Computer Vision, Graphics and Image Processing, vol. 42, 1989, 1-21.
• [2] Flasiński M., On the Parsing of Deterministic Graph Languages for Syntactic Pattern Recognition. Pattern Recognition, vol. 26, 1993, 16-93.
• [3] Ogiela L., Tadeusiewicz R., Ogiela M.R., Cognitive Computing in Inteligent Medical Pattern Recognition Systems, [w:] De-Shuang Huang, Kang Li, Irwin G.W. (Eds), Intelligent Control and Automation, Lecture Notes in Control and Information Sciences, vol. 344, Berlin - Heidelberg -New York, Springer-Yerlag 2006, 851-856.
• [4] Rozenberg G., Handbook of Graph Grammars and Computing by Graph Transformation: Volume L Foundations. Ed. World Scientific Publishing Co., NJ, 1997.
• [5] Tanaka E., Theoretical Aspects of Syntactic Pattern recognition. Pattern Recognition, vol. 28, no. 7, 1995, 1053-1061.
• [6] Flasiński M., Distorted Pattern Analysis with the Help of Node Label Controlled Graph Languages. Pattern Recognition, vol. 23, no. 7, 1990, 765-774.
• [7] Kotulski L., Distributed Graphs Transformed by Multiagent System. Proceedings of the 9th International Conference on Artificial Intelligence and Soft Computing ICAISC 2008, Zakopane, Po-land, Lecture Notes in Artificial Intelligence.
• [8] Flasiński M., Strukturalna analiza obrazów za pomocą gramatyk grafowych klasy ETPL(k). Rozprawy Habilitacyjne nr 233, Uniwersytet Jagielloński, 1992.
• [9] Flasiński M., Power Properties of NCL Graph Grammars with a Polynomial Membership Problem. Theoretical Computer Science, vol. 201, 1998, 189-231.
• [10] Flasiński M., Kotulski L., On the Use of Graph Grammars for the Control of a Distributed Software Allocation. The Computer Journal, vol. 35, 1992, A167-A175.
• [11] Kotulski L., Parallel Allocation of the Distributed Software using Node Label Controlled Graph Grammars. Automatyka (półrocznik AGH), t. 12. z. 2, 2008.
• [12] Kotulski L., Nowak A., Formalizing Software Refactoring in the Distributed Environment by aedNLC Graph Grammar. SET06 IFIP Conference, Warszawa 2006, in Software Engineering Techniques: Design for Quality - Springer Series in Computer Science, ISBN: 10:0-387-39387-0, 349-360.
• [13] Kotulski L.. Supporting Software Agents by the Graph Transformation Systems. V.L. Alexandrow et al. (Eds), ICCS 2006, LNCS 3993, Reading (UK), 887-890.