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Subgraph spotting in graph representations of comic book images

机译:在漫画图像的图形表示中发现子图

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摘要

Graph-based representations are the most powerful data structures for extracting, representing and preserving the structural information of underlying data. Subgraph spotting is an interesting research problem, especially for studying and investigating the structural information based content-based image retrieval (CBIR) and query by example (QBE) in image databases. In this paper we address the problem of lack of freely available ground-truthed datasets for subgraph spotting and present a new dataset for subgraph spotting in graph representations of comic book images (SSGCI) with its ground-truth and evaluation protocol. Experimental results of two state-of-the-art methods of subgraph spotting are presented on the new SSGCI dataset. (c) 2018 Elsevier B.V. All rights reserved.
机译:基于图形的表示形式是用于提取,表示和保留基础数据的结构信息的最强大的数据结构。子图发现是一个有趣的研究问题,尤其是对于研究和研究基于结构信息的基于内容的图像检索(CBIR)和图像数据库中的示例查询(QBE)。在本文中,我们解决了缺乏免费的地面实测数据集来进行子图点集的问题,并提出了一种新的用于子图点集的数据集,用于漫画图像(SSGCI)的图形表示中,具有其地面实况和评估协议。在新的SSGCI数据集上提供了两种最新的子图点集方法的实验结果。 (c)2018 Elsevier B.V.保留所有权利。

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