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提出一个由不完备投影数据重建图象的有理逼近方法。该方法首先引入图象象素间连接的假设,然后导出满足最优解的线性方程组,再通过在此方程组中引入一个人工参数将其变形,并用摄动展开方法解新形成的线性方程组,再利用向量值函数的有理逼近来构造原线性方程组的解。该方法还避免了原方程组直接求解计算量非常大的问题,因为使用该有理逼近方法,只需展开几项,便可获得较满意的重建图象。 相似文献
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高维空间中用计算街区和棋盘距离的线性组合代替计算欧氏距离 总被引:2,自引:0,他引:2
在高维空间中点的超球范围查找问题是 :已知一个高维数据点集 ,输入一个点和半径数值 ,询问所确定超球范围内包含有给出点集中哪些点 .考查了解决这个问题时利用计算街区和棋盘距离的线性组合代替计算欧氏距离的方法 .这一方法由于减少了乘法计算而明显地可以提高效率 .为提高计算精度 ,对如何选择构造线性组合时的系数进行了深入分析 ,提出了使选择系数达到上、下确界或最优值的计算方法 .为提出的方法设计了实现算法并进行了运行实验 .结果表明方法是有效的 ,可以应用到有关高维空间中距离计算的广泛问题中 相似文献
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在三维模型检索领域,由于语义鸿沟的存在使得无监督的相似匹配技术检索出的结果通常不十分令人满意,而有监督的分类学习方法又常常需要大量的训练样本集。为了在用户提供有限的分类信息下,提高三维模型的检索效率,提出了一种适用于三维模型检索的半监督加权距离度量学习方法。该方法首先通过一种基于图的半监督分类标记繁殖方法增加用户提供的极少量分类信息,随后使用一种改进的加权相关成分分析方法学习一个马氏距离度量,最后将这个学习到的马氏距离度量应用于三维模型检索中。在Princeton Shape Benchm ark上的测试表明,该方法在用户标注模型很少的情况下,检索效果明显好于普通的距离度量方法以及监督的分类学习方法。 相似文献
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针对任意给定次数、具有一般双向节点向量的邻接NURBS曲面,给出了一类显式的G1连续条件。依据这类充分条件,实现了两张NURBS曲面间G1光滑过渡曲面的构造,最后通过例证简要分析了形状参数对光滑过渡曲面局部形状的影响。 相似文献
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王钲旋 《计算机工程与应用》1989,(6)
<正> 在贵刊1988年第5期(总227期)所载《一个快速的多边形凸包求取算法》一文的第三节,给出有一个对点可见多边形的凸包求取算法。所给出的算法(以下简称原算法)有一些不够清楚的地方,看来做些修改是必要的。显然求凸包的点可见多边形的顶点数应大于3,开始考察时应设头二个顶点已取为是凸包上的顶点,故应初始化为i=3,j=2。值得注意的是原算法步z所做的斜率比较 相似文献
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