基于加权相邻关系的形状轮廓点匹配

轮廓点匹配是形状匹配的一种典型方法。在各种形变情况下,形状轮廓点的相邻关系往往比其他全局关系更稳定。本文在保持局部邻居结构的点匹配算法基础上,引入了邻居的权的概念。首先基于点到邻居的距离为每个点的邻居关系赋权,然后结合形状上下文距离把点匹配问题转化为有向属性关系图匹配问题,用松弛迭代法求解。引入邻居关系系的权,使匹配不仅保持邻居集的一致性,同时还保持邻居之间的距离相对关系。实验证明,本文方法能够提高匹配效果,加快匹配算法收敛速度。     

平衡图匹配方法在多视角图像配准中的研究

在多视角图像处理中,多点匹配是一个基本的问题。针对有较多制约因素的多点匹配问题,对现有的光谱匹配技术进行两点改进:首先提出一种新的光谱松弛技术用以求解匹配函数的近似解,其次将现有的相容性矩阵重构为二分图边矩阵并进行双随机归一化,减小噪声对结果的影响。在基于CAVIAR与PETS2009数据集上的实验证明,所提出的算法可以很好地完成图匹配,并且有较高的精度与较好的鲁棒性。     

基于边映射表连接的匹配算法

针对面向语义网络图匹配的特殊性, 在基于状态回溯搜索算法的基础上提出一种新的称为基于边映射表连接的匹配算法, 利用语义网络图的有向性, 将图匹配问题转换为对搜索路径的规划, 并采用深度优先算法形成搜索步, 同时对目标图的所有边建立索引, 加快以边匹配为中心形成边映射表的过程, 最后对边映射表进行连接形成结果集。在真实数据集上的实验结果表明, 该算法具有较高的执行效率。     

采用树表示的全局最优形状匹配算法

提出一种全局优化算法，用于相似不变地在一场景中匹配一个形状。该算法采用支撑树来表示形状，匹配问题被转化成在目标点集中定位这棵树的问题。通过最小化边的空间变换同一个全局空间变换之间的差别，树的每条边的空间变换被强制是一致的。目标函数归结为一个关于边匹配变量的凹二次函数。该函数具有低秩Hessian矩阵，可以通过分支定界法快速地解出。还提出一种新颖的求下界的方案，它可以通过动态规划高效地解出。实验结果表明，所提算法相比主流算法有更好的鲁棒性，特别对于两点集只有部分重叠的情形。     

三维图匹配算法

目的 现有的图匹配算法大多应用于二维图像,对三维图像的特征点匹配存在匹配准确率低和计算速度慢等问题。为解决这些问题,本文将分解图匹配算法扩展应用在了三维图像上。方法 首先将需要匹配的两个三维图像的特征点作为图的节点集;再通过Delaunay三角剖分算法,将三维特征点相连,则相连得到的边就作为图的边集,从而建立有向图;然后,根据三维图像的特征点构建相应的三维有向图及其邻接矩阵;再根据有向图中的节点特征和边特征分别构建节点特征相似矩阵和边特征相似矩阵;最后根据这两个特征矩阵将节点匹配问题转化为求极值问题并求解。结果 实验表明,在手工选取特征点的情况下,本文算法对相同三维图像的特征点匹配有97.56%的平均准确率;对不同三维图像特征点匹配有76.39%的平均准确率;在三维图像有旋转的情况下,有90%以上的平均准确率;在特征点部分缺失的情况下,平均匹配准确率也能达到80%。在通过三维尺度不变特征变换（SIFT）算法得到特征点的情况下,本文算法对9个三维模型的特征点的平均匹配准确率为98.78%。结论 本文提出的基于图论的三维图像特征点匹配算法,经实验结果验证,可以取得较好的匹配效果。     

一种基于子图近似同构的e-Learning学习资源本体匹配方法

针对e-Learning学习资源本体异构问题, 提出一种基于子图近似同构的本体匹配方法。该方法对现有本体匹配方法进行扩展, 综合编辑距离、层次关系等特征, 计算本体的结构级相似性, 以点、边有序交替匹配来判断实体的有向图近似同构问题, 实现本体匹配判定。演示算法处理过程, 给出算法时间复杂度理论分析, 说明其有效性。     

基于轮廓特征点的三维模型相似性匹配算法

针对Heczko算法容易丢失一些表示三维模型轮廓的重要信息,从而降低匹配准确性这一问题,研究了一种基于轮廓特征点的三维模型相似性匹配算法。通过函数投影提取三维模型的轮廓,再提取每一个轮廓上的角点,把角点作为特征点,用特征点的曲率值构成一个点集,最后计算点集之间的Hausdorff距离,进行相似性匹配。实验结果表明该算法提高了三维模型的检索准确性。     

基于最大权团的曲面粗匹配算法

提出一种将曲面匹配问题转化为图论中的最大权团搜索问题、将最优的点对应关系用最大权团表示的曲面粗匹配算法,该算法分为点匹配、点对应图构造和最大权团生成等3个阶段.点匹配使用高曲率点和均匀采样点作为候选点,通过自旋图进行匹配计算,构造初始点对应集合;点对应图构造使用距离约束、法矢约束和唯一性约束构造图的边,并使用自旋图相关系数为顶点赋权值;最大权团生成使用基于分支限界的团搜索算法,从对应点图中提取出代表最优对应的最大权团.实验结果表明,文中算法稳定、有效、可扩展,能够进行部分曲面匹配,并且适用于欠特征曲面.     

拱序列的曲线描述与匹配

目的 曲线匹配是计算机视觉和图像处理中的一个重要问题;判定几何图形形状相似性,得到与人类认知一致的结果,是目前的曲线描述与分类算法不能很好解决的问题。针对曲线匹配和几何图形形状的相似性判定,提出一种有效快速的基于拱序列的曲线匹配与相似性判定算法。方法 提取曲线的角点,将曲线表示为一连串相互重叠的拱序列。对于拱序列中的每一个拱,使用拱描述子进行描述。利用拱描述子,使用动态规划方法,实现对拱序列的匹配和相似性判定。结果 为了验证本文算法,将基于拱序列的曲线描述与匹配方法应用于轮廓的拼接与几何图形的相似性比较。在轮廓拼接实验中,基于拱序列的曲线描述与匹配方法准确完成碎片轮廓的拼接和地图轮廓的拼接。在几何图形相似性的交叉度量实验中,基于拱序列的曲线描述与匹配方法可以准确反映出图形的相似程度,正确判断两幅图像是否属于同一类型。在判定不同相似程度的形状对的实验中,本文算法可以给出与人类判断相同的结果,相比较基于链码特征、多尺度不变量、形状上下文和GCT（geometry complex transform）变换算法,本文算法的距离值更好地反映出图像的相似程度。结论 理论和实验表明,该算法可有效地描述曲线、匹配曲线,及准确判断几何图形的相似性,给出与人类视觉判定一致的结果。该算法可用于基于轮廓的图像拼接和几何图形相似性的判定。     

不确定时间序列的相似性匹配研究

确定时间序列的相似性匹配方法都没有考虑数据的不确定性,而现实世界中诸如温度传感器等设备采集到的数据往往是不确定的,并且两条不确定时间序列之间的距离也是不确定的,所以现有的确定时间序列的相似性匹配方法不适用于这些领域。针对此问题,提出了基于统计学的规约算法,并且基于该算法提出了不确定时间序列相似性匹配的两种新型算法。在规约过程中,规约算法优化了不同背景下不确定时间序列的小概率点和奇异点的处理。在匹配过程中,首先提出了圆环匹配算法,它通过构建匹配圆环完成相似性匹配,并且通过多次重启提高相似性匹配的准确度和效率;然后在规约算法的基础上,提出了期望匹配的改进算法,它通过增加包络约束消除期望匹配算法中出现的误判问题。     

Conditional matching preclusion sets

The matching preclusion number of a graph is the minimum number of edges whose deletion results in a graph that has neither perfect matchings nor almost-perfect matchings. For many interconnection networks, the optimal sets are precisely those induced by a single vertex. In this paper, we look for obstruction sets beyond these sets. We introduce the conditional matching preclusion number of a graph. It is the minimum number of edges whose deletion results in a graph with no isolated vertices that has neither perfect matchings nor almost-perfect matchings. We find this number and classify all optimal sets for several basic classes of graphs.     

Conditional matching preclusion for the arrangement graphs

The matching preclusion number of a graph is the minimum number of edges whose deletion results in a graph that has neither perfect matchings nor almost-perfect matchings. For many interconnection networks, the optimal sets are precisely those induced by a single vertex. Recently, the conditional matching preclusion number of a graph was introduced to look for obstruction sets beyond those induced by a single vertex. It is defined to be the minimum number of edges whose deletion results in a graph with no isolated vertices that has neither perfect matchings nor almost-perfect matchings. In this paper we find this number and classify all optimal sets for the arrangement graphs, one of the most popular interconnection networks.     

Conditional matching preclusion for the alternating group graphs and split-stars

The matching preclusion number of a graph is the minimum number of edges the deletion of which results in a graph that has neither perfect matchings nor almost-perfect matchings. For many interconnection networks, the optimal sets are precisely those induced by a single vertex. Recently, the conditional matching preclusion number of a graph was introduced to look for obstruction sets beyond those induced by a single vertex. It is defined to be the minimum number of edges the deletion of which results in a graph with no isolated vertices that has neither perfect matchings nor almost-perfect matchings. In this article, we find this number and classify all optimal sets for the alternating group graphs, one of the most popular interconnection networks, and their companion graphs, the split-stars. Moreover, some general results on the conditional matching preclusion problems are also presented.     

Kronecker product graph matching

In this paper the Interpolator-based Kronecker product graph matching (IBKPGM) algorithm for performing attributed graph matching is presented. The IBKPGM algorithm is based on the Kronecker product graph matching (KPGM) formulation. This new formulation incorporates a general approach to a wide class of graph matching problems based on attributed graphs, allowing the structure of the graphs to be based on multiple sets of attributes. Salient features of the IBKPGM algorithm are that no assumption is made about the adjacency structure of the graphs to be matched, and that the explicit calculation of compatibility values between all vertices of the reference and input graphs as well as between all edges of the reference and input graphs are avoided.     

Matching preclusion and conditional matching preclusion for pancake and burnt pancake graphs

The matching preclusion number of a graph with an even number of vertices is the minimum number of edges whose deletion destroys all perfect matchings in the graph. The optimal matching preclusion sets are often precisely those which are induced by a single vertex of minimum degree. To look for obstruction sets beyond these, the conditional matching preclusion number was introduced, which is defined similarly with the additional restriction that the resulting graph has no isolated vertices. In this paper we find the matching preclusion and conditional matching preclusion numbers and classify all optimal sets for the pancake graphs and burnt pancake graphs.     

Strong matching preclusion of burnt pancake graphs

The strong matching preclusion number of a graph is the minimum number of vertices and edges whose deletion results in a graph that has neither perfect matchings nor almost perfect matchings. This is an extension of the matching preclusion problem that was introduced by Park and Ihm. The burnt pancake graph is a more complex variant of the pancake graph. In this paper, we examine the properties of burnt pancake graphs by finding its strong matching preclusion number and categorising all optimal solutions.     

图数据流上时间尊重图模式匹配算法研究

现有的动态子图匹配研究中忽略了模式图中的时间信息,使用户难以得到想要查询的真实结果.针对这种情况,首先设计一种简洁的中间结果保存形式,将匹配结果直接在数据图中以图进行存储;接着改进边缘转换模型,当数据图有边插入/删除时对其快速增量维护并报告结果;最后根据边转换模型设计了一个时间尊重图模式匹配算法,提高了匹配搜索效率.对真实网络流量数据和综合社交流数据进行实验评估,结果表明算法能够有效减少图模式匹配的执行时间和空间花销.     

一种基于RDF图的本体匹配方法

本体匹配是建立两个本体之间映射关系的过程,一个高效、严格的相似度计算方法是本体匹配的前提条件,为此提出了一种基于RDF图匹配的方法。该方法用RDF图表示本体,使本体间的匹配问题转化为RDF图的匹配问题,并利用匹配树表示匹配的状态,通过匹配树计算出两个本体中各实体之间的相似度,进而得到两个本体之间的映射关系。实验结果表明,该方法在查全率和查准率方面都有很好的表现。