In this work we evaluate purely structural graph measures for 3D objects classification. We extract spectral features from different Reeb graph representations. Information-theoretic feature selection gives an insight on which are the most relevant features.

Information-theoretic Feature Selection from Unattributed Graphs

D Giorgi;S Biasotti
2010

Abstract

In this work we evaluate purely structural graph measures for 3D objects classification. We extract spectral features from different Reeb graph representations. Information-theoretic feature selection gives an insight on which are the most relevant features.
2010
Istituto di Matematica Applicata e Tecnologie Informatiche - IMATI -
Inglese
20th International Conference on Pattern Recognition (ICPR), 2010
20th International conference on Pattern Recognition (ICPR), 2010
930
933
978-1-4244-7542-1
Sì, ma tipo non specificato
23-26 Agosto 2010
Istanbul, Turkey
4
reserved
Bonev, B; Escolano, F; Giorgi, D; Biasotti, S
273
info:eu-repo/semantics/conferenceObject
04 Contributo in convegno::04.01 Contributo in Atti di convegno
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