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Towards Performance Evaluation of Graph-Based Representation

机译：基于图表示的性能评估

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Graphs give a universal and flexible framework to describe the structure and relationship between objects. They are useful in many different application domains like pattern recognition, computer vision and image analysis. In the image analysis context, images can be represented as graphs such that the nodes describe the features and the edges describe their relations. In this paper we, firstly, review the graph-based representations commonly used in the literature. Secondly, we discuss, empirically, the choice of a graph-based representation on three different image databases and show that the representation has a real impact on the method performances and experimental results in the literature on graph performance evaluation for similarity measures should be considered carefully.
机译：图提供了一个通用且灵活的框架来描述对象之间的结构和关系。它们在模式识别，计算机视觉和图像分析等许多不同的应用领域中很有用。在图像分析上下文中，可以将图像表示为图形，以便节点描述特征，而边缘描述它们的关系。在本文中，我们首先回顾文献中常用的基于图的表示形式。其次，我们在经验上讨论了在三个不同图像数据库上基于图的表示形式的选择，并表明该表示形式对方法的性能具有真正的影响，并且应认真考虑文献中针对相似性度量的图性能评估的实验结果。

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