@article{OehlersFabian2021, author = {Oehlers, Milena and Fabian, Benjamin}, title = {Graph Metrics for Network Robustness—A Survey}, series = {Mathematics}, volume = {9}, journal = {Mathematics}, number = {8}, publisher = {MDPI}, issn = {2227-7390}, url = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:kobv:526-opus4-13954}, year = {2021}, abstract = {Research on the robustness of networks, and in particular the Internet, has gained critical importance in recent decades because more and more individuals, societies and firms rely on this global network infrastructure for communication, knowledge transfer, business processes and e-commerce. In particular, modeling the structure of the Internet has inspired several novel graph metrics for assessing important topological robustness features of large complex networks. This survey provides a comparative overview of these metrics, presents their strengths and limitations for analyzing the robustness of the Internet topology, and outlines a conceptual tool set in order to facilitate their future adoption by Internet research and practice but also other areas of network science.}, language = {en} } @misc{GedatFechnerFiebelkornetal.2017, author = {Gedat, Egbert and Fechner, Pascal and Fiebelkorn, Richard and Vandenhouten, Ralf}, title = {Szenenanalyse und Unterscheidung der Skelette mehrerer Menschen in digitalen Bildern mit Graphentheorie durch eine k-k{\"u}rzeste-disjunkte-Wege-Suche}, series = {Wissenschaftliche Beitr{\"a}ge 2017}, volume = {21}, journal = {Wissenschaftliche Beitr{\"a}ge 2017}, issn = {0949-8214}, doi = {10.15771/0949-8214_2017_4}, url = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:kobv:526-opus4-9394}, pages = {31 -- 35}, year = {2017}, abstract = {Das Erkennen von Personen auf Fotos und in Videos geschieht in aktuellen Klassifizierungsverfahren durch die Zuordnung eines K{\"o}perteils zu jedem Pixel. Anschließend werden die gefundenen K{\"o}rperteile zu Skeletten zusammengefasst. Im Falle mehrerer abgebildeter Personen ergibt sich das Problem der Zuordnung der K{\"o}rperteile zu den verschiedenen Skeletten. Es wurde in dieser Arbeit ein auf dem Suurballe-Algorithmus basierendes graphentheoretisches Verfahren entwickelt, das diese Aufgabe l{\"o}st. Aufbauend auf im Wesentlichen abstandsabh{\"a}ngigen Kantengewichten wird eine k-k{\"u}rzeste-disjunkte-Wege-Suche durchgef{\"u}hrt. Unter Einbezug von m{\"o}glicherweise fehlenden K{\"o}rperteilen durch Unsichtbar-Knoten und automatisches Aussortieren zu viel gefundener K{\"o}rperteile werden so die k-optimalen Skelette gefunden. Die Methode wurde an idealisierten computergenerierten Bildern mit einer Trefferquote von 100 \% gefundener Personen getestet. Ein Test mit realen Bilddaten lieferte eine Trefferquote von 71,7 \%.}, language = {de} }