TY - JOUR A1 - Oehlers, Milena A1 - Fabian, Benjamin T1 - Graph Metrics for Network Robustness—A Survey JF - Mathematics N2 - 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. KW - network science KW - Internet KW - graph KW - robustness KW - metric Y1 - 2021 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:526-opus4-13954 SN - 2227-7390 VL - 9 IS - 8 PB - MDPI ER - TY - GEN A1 - Gedat, Egbert A1 - Fechner, Pascal A1 - Fiebelkorn, Richard A1 - Vandenhouten, Ralf T1 - Szenenanalyse und Unterscheidung der Skelette mehrerer Menschen in digitalen Bildern mit Graphentheorie durch eine k-kürzeste-disjunkte-Wege-Suche T2 - Wissenschaftliche Beiträge 2017 N2 - Das Erkennen von Personen auf Fotos und in Videos geschieht in aktuellen Klassifizierungsverfahren durch die Zuordnung eines Köperteils zu jedem Pixel. Anschließend werden die gefundenen Körperteile zu Skeletten zusammengefasst. Im Falle mehrerer abgebildeter Personen ergibt sich das Problem der Zuordnung der Körperteile zu den verschiedenen Skeletten. Es wurde in dieser Arbeit ein auf dem Suurballe-Algorithmus basierendes graphentheoretisches Verfahren entwickelt, das diese Aufgabe löst. Aufbauend auf im Wesentlichen abstandsabhängigen Kantengewichten wird eine k-kürzeste-disjunkte-Wege-Suche durchgeführt. Unter Einbezug von möglicherweise fehlenden Körperteilen durch Unsichtbar-Knoten und automatisches Aussortieren zu viel gefundener Körperteile 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 %. N2 - Recognition of humans on photos and in videos is done per current classification procedures by assigning a body part to each pixel. The body parts thus allocated are subsequently ordered into skeletons. In the case the images indicate that multiple humans are present, the problem arises of assigning the body parts to different skeletons. A Suurballe algorithm-based method developed by us solves this task. By mainly relying on distance-related edge weights, a k shortest disjoint paths search is performed. Accounting for possibly missing body parts by invisible-nodes and automatically sorting out redundant body parts, the optimal k skeletons are found. The method was tested with computer-generated data, yielding a rate of 100 % persons detected. A test with real-world images yielded a recall ratio of 71.7 %. Y1 - 2017 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:526-opus4-9394 SN - 0949-8214 VL - 21 SP - 31 EP - 35 ER -