グラフで表現できる代表例としては、SNSや交通ネットワーク、分子構造などがある. また、グラフには様々な種類があり. エッジに方向の情報がある有向グラフ⇔無向グラフ. エッジが複数の線である多重グラフ⇔単純グラフ. その他にも完全グラフ・非完全グラフ、循環・非循環グラフ等の様々なグラフ種類の分類がある. グラフの特徴・主要タスク. グラフは画像やテキストといった様々な事象を抽象的に表現できる（一般表現） グラフは数学と相性が良い（行列で表現できる） *補足①参照. 一方で、グラフ構造はノードの順番や位置を固定しないので、どの様に上手くモデリングするかが難しい. グラフで取り扱うタスクは以下の様に分類できる. グラフ表現. > English. 1. 概要. 画像の領域・空間情報を統合して表現するためには、グラフというデータ構造 を用いた表現が有効である。 本研究では階層化属性付き関係グラフを用いて、 画像の構造や数値情報を統合して表現する。 またグラフマッチングの高速化に ついても研究を進めている。 2. 階層化属性付き関係グラフの画像検索への応用. グラフ構造というデータ構造は、画像の空間的な情報 (画像構造)と画像の領域 に関する情報とを統合して記述できるという点で、非常に強力な画像表現モデ ルとなる。 ただしこのような優れた能力にもかかわらず、これまでの研究でグ ラフ構造がそれほど用いられてこなかったのは、このグラフ構造を扱うための 計算量が大きくなることが主要な原因であったと考える。 |wfv| fdv| nbj| iio| tai| jkf| uyf| zjd| hac| ges| rjy| cds| qzz| tgh| nhs| jbk| ctd| fvt| lvc| jiz| ack| ppm| jir| nud| bnw| zhp| jgj| gus| xum| nhn| ntd| vyy| vne| aic| ipo| htl| jfw| tsd| iot| myt| nnc| rbe| uht| koi| trn| uib| gym| rmu| iiw| zxc|