18、基于节点间成对概率的主动图匹配与公共标签和中位数图关系研究

基于节点间成对概率的主动图匹配与公共标签和中位数图关系研究

在模式识别领域，图匹配和中位数图计算是重要的研究方向。本文将深入探讨基于节点间成对概率的主动图匹配算法，以及公共标签问题与中位数图合成之间的关系。

主动图匹配算法

• 节点标签最大变化值 ：$R_i$ 表示节点 $v_i^1$ 当前标签的任何可能变化的最大幅度，计算公式为 $R_i = \max_{\forall j = {1, …, n}} {P[v_i^1, v_j^2]} - P[v_i^1, f(v_i^1)]$。若 $R_i > 0$，则当前标签不是理想标签；若 $R_i = 0$，则当前标签是获得最大概率的标签，为理想情况，且 $R_i < 0$ 是不可能的。
• 交互式图匹配算法 ：该算法考虑人类反馈，多次计算次优图匹配算法，在每一步通过当前用户反馈修改成本矩阵 $C_v$ 和 $C_e$。用户反馈通过简单动作向量 $w$ 引入算法，其中一个动作是 $w_q = Set(v_i^1, v_a^2)$，即用户强制标签为 $v_a^2 = f(v_i^1)$。成本矩阵通过 $Interactive_Node_Costs$ 和 $Interactive_Edge_Costs$ 函数更新。
• 主动图匹配算法 ：

Algorithm Active Graph Matching
Input: Attributed Graphs g1 and g2
Output: