2、基于图的表示在模式识别中的应用

基于图的表示在模式识别中的应用

1 引言

在模式识别领域，基于图的表示方法因其灵活性和强大的表达能力而备受关注。图不仅可以表示结构化的对象，如分子、街道网络和图像，还能捕捉这些对象之间的复杂关系。近年来，基于图的表示在多种应用中取得了显著进展，包括功能性磁共振成像、图像和视频处理、社交网络分析、文档分析、化学信息学和分类问题。本文将深入探讨基于图的表示在模式识别中的应用，重点介绍其理论基础、最新研究成果及其广泛应用。

2 第12届IAPR-TC-15国际研讨会

2019年6月19日至21日，第12届IAPR-TC-15国际研讨会（GbRPR 2019）在法国图尔举行。此次研讨会聚焦于基于图的表示在模式识别中的应用，吸引了来自全球的专家学者。研讨会共接收了22篇论文，这些论文经过严格的评审过程，涵盖了图编辑距离、图匹配、图问题的机器学习、网络和图嵌入、谱图问题以及图问题的并行算法等多个主题。

2.1 会议亮点

研讨会邀请了两位特邀演讲嘉宾，分别是来自里昂INSA的Christine Solnon和来自锡耶纳大学的Marco Gori。Christine Solnon的演讲题目为“实验评估子图同构求解器”，而Marco Gori则探讨了“图形神经网络中的局部传播”。

2.2 接受的论文主题

以下是研讨会接受的论文主题列表：

1. 图编辑距离
   - 研究图编辑距离的计算方法及其应用。

2. 图匹配
   - 探讨图匹配算法的改进及其在实际