Inexact Subgraph Matching Applied to Symbol Spotting in Graphical Documents

Existeix un ressorgiment en l'us de metodes estructurals per al problema de reconeixement i recuperacio per contingut d'objectes en imatges. La teoria de grafs, en particular, la posada en correspondencia de grafs (graph matching) juga un paper rellevant en aixo. En particular, la deteccio d'un objecte (o una part) en una imatge es pot formular com un aparellament de subgrafs en termes de caracteristiques estructurals. El matching de subgrafs es una tasca dificil. Especialment a causa de la presencia de valors atipics, molts dels algoritmes existents per al matching de grafs tenen di- ficultats en l'escenari de matching de subgrafs. A mes, l'aparellament de subgrafs de manera exacta s'ha demostrat ser una problema NP-complet. Aixi que hi ha una activitat intensa a la comunitat cientica per proporcionar algoritmes eficacos per abordar el problema de manera suboptimal. La majoria d'ells treballen amb algoritmes aproximats que tracten d'obtenir una solucio inexacta en forma aproximada. A mes, el reconeixement habitualment ha de fer front a la distorsio. L'aparellament de subgrafs de manera inexacta consisteix a trobar el millor isomorfisme sota una mesura de similitud. Des del punt de vista teoric, aquesta tesi proposa algoritmes per a la solucio al problema de l'aparellament de subgrafs de manera aproximada i inexacta. Des d'un punt de vista aplicat, aquesta tesi tracta el problema de la deteccio de simbols en imatges de documents grafics o dibuixos lineals (symbol spotting). Aquest es un problema ben conegut a la comunitat de reconeixement de grafics. Es pot aplicar per a la indexacio i classificacio de documents sobre la base dels seus continguts. El caracter estructural d'aquest tipus de documents motiva de forma natural la utilitzacio d'una representacio de grafs. Aixi el problema de detectar simbols en documents grafics pot ser considerat com un problema d'aparellament de subgrafs. Els principals desaaments en aquest domini d'aplicacio son el soroll i les distorsions que provenen de l'us, la digitalitzacio i la conversio de raster a vectors d'aquests documents. A part que la visio per computador en l'actualitat no limita les aplicacions a un nombre limitat d'imatges. Aixi que el pas a l'escala i tractar un gran nombre d'imatges en el reconeixement de documents grafics es un altre desaament. En aquesta tesi, d'una banda, hem treballat en representacions de grafs eficients i robustes per solucionar el soroll i les distorsions dels documents. D'altra banda, hem treballat en diferents metodes de matching de grafs per resoldre el problema de l'aparellament inexacte de subgrafs, que tambe sigui escalable davant d'un considerable nombre d'imatges. En primer lloc, es proposa un metode per a detectar simbols mitjancant funcions de hash de subgrafs serialitzats. L'organitzacio del graf una vegada factoritzat en subestructures comunes, que es poden organitzar en taules hash en funcio de les similituds estructurals, i la serialitzacio de les mateixes en estructures unidimensionals com ara camins, son dues aportacions d'aquesta part de la tesi. L'us de les tecniques de hashing ajuda a reduir substancialment l'espai de cerca i accelera el procediment de la deteccio. En segon lloc, presentem mecanismes de similitud contextual basades en la propagacio basada en camins (walks) sobre el graf producte (tensor product graph). Aquestes similituds contextuals impliquen mes informacio d'ordre superior i mes able que les similituds locals. Utilitzem aquestes similituds d'ordre superior per formular l'aparellament de subgrafs com una problema de seleccio de nodes i arestes al graf producte. En tercer lloc, proposem agrupament perceptual basat en convexitats per formar regions quasi convexes que elimina les limitacions de la representacio tradicional dels grafs de regions per al reconeixement grafic. En quart lloc, es proposa una representacio de graf jerarquic mitjancant la simplificacio/correccio dels errors estructurals per crear un graf jerarquic del graf de base. Aquests estructures de grafs jerarquics s'integren en metodes d'aparellament de grafs. A part d'aixo, en aquesta tesi hem proporcionat una comparacio experimental general de tots els metodes i alguns dels metodes de l'estat de l'art. A mes, tambe s'han proporcionat bases de dades d'experimentacio.