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针对区间型数据的模糊c均值聚类(IFCM)算法在实际应用中的不足,将可能性理论引入区间型数据的聚类问题,通过放松样本隶属度的约束条件和修正IFCM算法的目标函数,提出一种区间型数据的可能性聚类算法。通过仿真模拟实验和平均CR指标分析,结果表明:在包含噪声和孤立点等代表性比较差的样本数据的聚类问题中,该算法明显优于IFCM算法,能有效地降低噪声对聚类效果的影响。 相似文献
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以基于图像序列摄像机自标定为基础,针对尺度不变特征转换SIFT算法误匹配率高且运行效率低的问题,提出一种改进的双向SIFT特征匹配算法。在去除误匹配方面,首先采用双向匹配消除部分误匹配点对,然后结合视差梯度约束算法和随机抽样一致性RANSAC算法提纯匹配点对;在提高运行速度方面,首先在初匹配中采用K邻近算法,其次调整视差梯度约束迭代条件,都通过减少迭代次数来降低算法耗时。实验表明,改进后的算法在去除了大部分误匹配的基础上,保留了足够的匹配点对以用于摄像机空间位置和姿态的自动标定,且相较SIFT算法在运行速度上有了较大的改进。 相似文献
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