排序方式: 共有5条查询结果,搜索用时 15 毫秒
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针对大规模散乱点数据k最近邻域搜索速度慢和稳定性差的问题,提出一种新的k邻域快速搜索算法.首先,引入空间分块策略将数据集中的点归入不同的子空间;其次,动态控制搜索步长的改变量,根据点到其自身小立方体边界的最小距离保证搜索结果的准确性;最后,通过改变预筛选点数量的右侧控制阈值来消除已有算法中由于初始数值不当引起的死循环.实验结果表明该算法对初始搜索步长、搜索步长增量、采样密度和不同的拓扑结构具有较强的稳定性,并且能更快地完成k邻域搜索. 相似文献
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针对人脸识别算法缺乏对光照变化的自动调节能力的弱点,提出了一种综合利用全局和局部特征进行人脸识别的新方法。对整幅人脸图像进行主成分分析;针对人脸局部特征,提出一种根据各局部子块包含的信息量即利用图像熵值进行自动加权的算法;基于贝叶斯原理对全局和局部特征进行数据融合,给出最终结果。实验结果表明,该数据融合算法综合全局和局部特征提取方式的优势,有效提高了人脸识别率。 相似文献
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针对现有三维重建算法速度较慢的问题,提出了一种基于快速Delaunay三角化的散乱数据点的三维重建算法。首先,提出一种新的平面Delaunay三角化插入点目标三角形定位算法,利用插入点的方向搜索线与三角形是否相交以及交点个数加速目标三角形定位,不用额外判断点是否在三角形内;其次,自动检测曲面漏洞,利用凸壳的边界拼接方法进行漏洞弥补。实验结果表明,本算法不仅能较好地重建出三维模型,而且有较高的效率。 相似文献
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