Algorithmus zur Ähnlichkeitssuche

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flashdog

Bekanntes Mitglied
Hallo,
Ich habe Punkte im Raum die durch die Koordinaten x,y,z dargestellt werden und der Abstand zwischen den Punkten ist bekannt (siehe Bild 1).

similar-search1.png


Im Bild 2 habe ich jede Menge Punkte (x,y,z) die im Raum liegen und jetzt möchte ich die Punkte aus Bild 1 im Bild 2 finden.
Der Abstand darf einwenig abweichen.

similar-search2.png


Gibt es bereits ein Algorithmus mit dem die Punkte aus Bild 1 in Bild 2 finden kann?

Viele Grüße
 

Marco13

Top Contributor
Bei wenigen Punkten tut's "Brute force": Für jeden Punkt aus Bild 1 sucht man den Punkt in Bild 2, der dem gegebenen Punkt am nächsten liegt. Ansonsten kann man da mit dem üblichen Repertoire von BoundingVolumHierarchies bis SpatialHashing drauf einprügeln - wobei "Ähnlickeitssuche" klingt, als wäre das Ziel eigentlich ein anderes.... ???:L
 

flashdog

Bekanntes Mitglied
Ich habe zuvor nie etwas von BoundingVolumHierarchies und SpatialHashing gehört und wäre nicht darauf gekommen, dass man dafür Algorithmen verwendet könnte die kolision erkennen.

"Ähnlickeitssuche", weil im nächsten Schritt wollte ich die Möglichkeit geben, dass das Muster aus Bild 1 in Bild 2 etwas abweichen könnte.

Das Muster aus Bild 1 kann in Bild 2 in einer anderen Orientierung vorliegen.
 

Marco13

Top Contributor
Die erkennen erstmal keine Kollisionen, sondern beschleunigen (grob gesagt) nur die Suche nach einem Punkt, der einem gegebenen Punkt am nächsten liegt - und genau das war ja der Ansatz, den ich beschrieben habe. Wenn du jetzt aber sagst, dass die Orientierung anders sein kann, ist der Ansatz für die Socken. (Sorry - ursprünglich hatte ich die Aussage "Der Abstand darf einwenig abweichen." so (falsch!) interpretiert, dass die Positionen der zu suchenden Punkte von den Originalpunkten abwichen können, aber offenbar meinst du wirklich nur die Abstände der (durch Kanten verbundenen) Punkte untereinander (!?!))

Welche Anforderungen nun jetzt genau erfüllt sein müssen, ist mir nicht ganz klar. Wenn es nur die Abtände wären, könnte z.B. der linke Knoten aus Bild 1 ja (ohne den Rest des Graphen zu verändern) nach rechts "umgeklappt" werden - d.h. es würden sich keine der (eingezeichneten!) Abstände verändern, aber die räumliche Lage der Knoten zueinander ändert sich dramatisch...

Geht es also NUR um die Topologie, oder (oder auch) um die räumliche Lage der Knoten?

Allgemein klingt das jetzt so, als ob man den "Graphen" aus Bild 2 als vollständig vernetzt ansehen müßte, und dann den Teilgraphen finden müßte, der die gleiche Topologie hat, wie der Graph aus Bild 1, und bei den die Längenunterschiede zwischen den "korrespondierenden" Kanten möglichst gering ist?

Wenn man da von einer "Menge aller Teilgraphen" redet, dann "fühlt sich das an, als wäre es NP-vollständig" ... aber vielleicht gibt es irgendwelche geschickten Ansätze, mit denen das (bei kleinen Graphen) trotzdem noch praktikabel ist. Falls das Problem nicht sogar APX-hart ist, kann man ja auch vielleicht eine gute Lösung approximieren?

Hm. Der Hinweis auf Websuch-Stichworte wie "Graph matching" oder so ist vmtl. überflüssig? Vielleicht liefert sowas wie der dritte Link von http://www.google.de/search?hl=de&q=graph+matching&btnG=Suche&meta= ja mögliche Anätze?
 

flashdog

Bekanntes Mitglied
Danke für die Tipps. Du hast es richtig verstanden, dass der Abstand zwischen den Punkten einwenig Abweichen darf. Aber falls es zu keinem Treffer kommen sollte, sollte erlaubt werden das Muster aus Bild 1 zu drehen und erneunt in Bild 2 zu suchen. Eine Spiegelung der Knoten ist auch erlaubt.


Marco13 hat gesagt.:
Allgemein klingt das jetzt so, als ob man den "Graphen" aus Bild 2 als vollständig vernetzt ansehen müßte, und dann den Teilgraphen finden müßte, der die gleiche Topologie hat, wie der Graph aus Bild 1, und bei den die Längenunterschiede zwischen den "korrespondierenden" Kanten möglichst gering ist?
Genau, das wäre Klasse.

Marco13 hat gesagt.:
Hm. Der Hinweis auf Websuch-Stichworte wie "Graph matching" oder so ist vmtl. überflüssig? Vielleicht liefert sowas wie der dritte Link von http://www.google.de/search?hl=de&q=graph+matching&btnG=Suche&meta= ja mögliche Anätze?

Ich glaube ich benötige den Ullmann Algorithmus hast du vielleicht schon irgendwo eine Implementierung gesehen?
 
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