Symbolic and Visual Retrieval of Mathematical Notation using Formula Graph Symbol Pair Matching and Structural Alignment

Large data collections containing millions of math formulae in different formats are available on-line. Retrieving math expressions from these collections is challenging. We propose a framework for retrieval of mathematical notation using symbol pairs extracted from visual and semantic representations of mathematical expressions on the symbolic domain for retrieval of text documents. We further adapt our model for retrieval of mathematical notation on images and lecture videos. Graph-based representations are used on each modality to describe math formulas. For symbolic formula retrieval, where the structure is known, we use symbol layout trees and operator trees. For image-based formula retrieval, since the structure is unknown we use a more general Line of Sight graph representation. Paths of these graphs define symbol pairs tuples that are used as the entries for our inverted index of mathematical notation. Our retrieval framework uses a three-stage approach with a fast selection of candidates as the first layer, a more detailed matching algorithm with similarity metric computation in the second stage, and finally when relevance assessments are available, we use an optional third layer with linear regression for estimation of relevance using multiple similarity scores for final re-ranking. Our model has been evaluated using large collections of documents, and preliminary results are presented for videos and cross-modal search. The proposed framework can be adapted for other domains like chemistry or technical diagrams where two visually similar elements from a collection are usually related to each other

Äriprotsessimudelite ühildamine

Väitekirja elektrooniline versioon ei sisalda publikatsioone.Ettevõtted, kellel on aastatepikkune kogemus äriprotsesside haldamises, omavad sageli protsesside repositooriumeid, mis võivad endas sisaldada sadu või isegi tuhandeid äriprotsessimudeleid. Need mudelid pärinevad erinevatest allikatest ja need on loonud ning neid on muutnud erinevad osapooled, kellel on erinevad modelleerimise oskused ning praktikad. üheks sagedaseks praktikaks on uute mudelite loomine, kasutades olemasolevaid mudeleid, kopeerides neist fragmente ning neid seejärel muutes. See omakorda loob olukorra, kus protsessimudelite repositoorium sisaldab mudeleid, milles on identseid mudeli fragmente, mis viitavad samale alamprotsessile. Kui sellised fragmendid jätta konsolideerimata, siis võib see põhjustada repositooriumis ebakõlasid -- üks ja sama alamprotsess võib olla erinevates protsessides erinevalt kirjeldatud. Sageli on ettevõtetel mudelid, millel on sarnased eesmärgid, kuid mis on mõeldud erinevate klientide, toodete, äriüksuste või geograafiliste regioonide jaoks. Näiteks on äriprotsessid kodukindlustuse ja autokindlustuse jaoks sama ärilise eesmärgiga. Loomulikult sisaldavad nende protsesside mudelid mitmeid identseid alamfragmente (nagu näiteks poliisi andmete kontrollimine), samas on need protsessid mitmes punktis erinevad. Nende protsesside eraldi haldamine on ebaefektiivne ning tekitab liiasusi. Doktoritöös otsisime vastust küsimusele: kuidas identifitseerida protsessimudelite repositooriumis korduvaid mudelite fragmente, ning üldisemalt -- kuidas leida ning konsolideerida sarnasusi suurtes äriprotsessimudelite repositooriumites? Doktoritöös on sisse toodud kaks üksteist täiendavat meetodit äriprotsessimudelite konsolideerimiseks, täpsemalt protsessimudelite ühildamine üheks mudeliks ning mudelifragmentide ekstraktimine. Esimene neist võtab sisendiks kaks või enam protsessimudelit ning konstrueerib neist ühe konsolideeritud protsessimudeli, mis sisaldab kõikide sisendmudelite käitumist. Selline lähenemine võimaldab analüütikutel hallata korraga tervet perekonda sarnaseid mudeleid ning neid muuta sünkroniseeritud viisil. Teine lähenemine, alamprotsesside ekstraktimine, sisaldab endas sagedasti esinevate fragmentide identifitseerimist (protsessimudelites kloonide leidmist) ning nende kapseldamist alamprotsessideks

Digital Image Access & Retrieval

The 33th Annual Clinic on Library Applications of Data Processing, held at the University of Illinois at Urbana-Champaign in March of 1996, addressed the theme of "Digital Image Access & Retrieval." The papers from this conference cover a wide range of topics concerning digital imaging technology for visual resource collections. Papers covered three general areas: (1) systems, planning, and implementation; (2) automatic and semi-automatic indexing; and (3) preservation with the bulk of the conference focusing on indexing and retrieval.published or submitted for publicatio