赋权图匹配问题的一种新的松弛模型

图匹配是一个NP难(NP-hard)问题. 基于置换矩阵是非负正交矩阵这一经典结论, 提出赋权图匹配(Weighted graph matching, WGM)的双向松弛障碍规划, 理论上证明新模型的解与原模型的解是一致的. 该规划是一个二元连续规划, 它是正交矩阵上的线性优化问题, 同时也是非负矩阵上的凸二次优化问题. 故设计求解新模型的交替迭代算法, 并证明算法的局部收敛性. 数值实验表明, 在匹配精度方面, 新方法强于线性规划方法和特征值分解方法.     

一种结合概率松弛的谱匹配方法

提出了一种结合概率松弛的图的 Laplace 谱的特征点匹配方法。该方法给定了两个特征点集,并分别定义其 Laplace 矩阵,通过分析该矩阵的特征值及特征向量来获得特征点匹配的初始概率。利用概率松弛迭代的方法获得匹配的最终解。实验结果表明,该方法可以获得较高的匹配正确率。     

一种基于遗传算法思想实现的图匹配算法

针对计算机图数据处理难题中的图数据检索匹配问题。相比传统的基于统计分布、模式识别等理论,该文在研究了遗传算法的智能优化过程的基础上,对照图匹配过程中的对应信息元素的查找难题进行求解。将遗传算法的思想理论与图匹配方法相结合,利用智能优化算法对解决基于内容的图匹配问题探索提供新的解决方法,从智能优化的角度来考虑和快速解决图匹配过程中的结构对应检索难点。通过验证参数和对象得出图匹配问题新解。     

入侵检测中一种新的快速字符串匹配算法

基于字符串匹配的检测方法是入侵检测系统中一类很重要的分析方法。文章首先分析了现有的几种准确字符串匹配算法,然后提出了一种新的多模式字符串匹配算法,并且分析了这些算法的复杂性。最后,文章用具体的实验数据来验证这些算法的性能。通过实验可以看出,新算法使得检测速度大大提高,签名容量大大增加。     

基于图连通支配集的子图匹配优化算法

在子图匹配过程中,随着图规模不断增长,匹配时间呈现指数爆炸的趋势.对此,提出一种基于图连通支配集的子图匹配优化算法VF-SMDS.根据贪心算法构建查询图的最小连通支配子图;通过代价模型计算最小连通支配子图节点的匹配代价,构建最优k查询节点匹配序列;通过支配节点的结构特征缩小查询节点搜索空间范围,在数据图中遍历到满足要求...     

计算机视觉中图匹配研究进展: 从二图匹配迈向多图匹配

图匹配试图求解二图或多图之间节点的对应关系.在图像图形领域,图匹配是一个历久弥新的基础性问题.从优化的角度来看,图匹配问题是一个组合优化问题,且在一般情形下具有非确定性多项式复杂程度(non-deter-ministic polynomial, NP)难度的性质.在过去数十年间,出现了大量求解二图匹配的近似算法,并在各个领域得到了较为广泛的应用.然而,受限于优化问题本身的理论困难和实际应用中数据质量的种种限制,各二图匹配算法在匹配精度上的性能日益趋近饱和.相比之下,由于引入了更多信息且往往更符合实际问题的设定,多图的协同匹配则逐渐成为了一个新兴且重要的研究方向.本文首先介绍了经典的二图匹配方法,随后着重介绍近年来多图匹配方法的最新进展和相关工作.最后,本文讨论了图匹配未来的发展.     

一种新的智能地图匹配算法

为克服当前定位点信息不足的缺点,充分利用导航定位的历史轨迹信息,在分析常见地图匹配算法的基础上,引入了Fréchet距离来定义两曲线间的距离,并且通过设计一种智能云模型控制器对地图匹配这种具有高度不确定性的算法进行了云规则推理,最后推导出可信度P作为地图匹配效果的评价指标.该算法不仅能够在出现匹配错误时为使用者提供警告信息,而且还提供了一种能迅速从错误中调整恢复的方法.实验表明,当充分利用当前定位点信息并与历史轨迹信息结合时,匹配的总体精度要优于只利用当前定位点信息的情况,并且算法的准确性也比后者高.     

基于深度优先搜索的一般图匹配算法

对于一般图的匹配问题,Edmonds算法以Berge定理为基础,采用广度优先搜索增广路,图中可能存在“花”。遇到这种情况,要对它进行缩减“花”处理,再进行搜索。当找到增广路时,要将缩减图恢复,算法显得复杂。Gabow等算法使用先给固的顶点和边编号,并使用了不同数组和虚拟顶点,避免了处理花。算法的复杂性为O（n^3）,但增加了空间复杂性。本文提出的基于深度优先搜索算法,在搜索增广路时不会出现“花”的情况,算法相对简单;同时,算法时间效率为O（n＊degree（n））,degree（n）为顶顶点的平均度数。另外,当图的边动态增减时,使用该算法可以很快调整最大匹配,并且该算法空间复杂性在同一数量级也可以推广到广度优先搜索。     

一种基于双向互匹配的视差图算法

提出一种视差图生成算法,利用左图像和右图像双向互匹配的的方法,从图像中获取左-右和右-左的视差图和梯度场,接着采用Winner-Take-All策略,对两幅视差图像进行匹配,得到初始视差图。最后,对视差图上存在的误匹配点进行优化。通过实验验证,该算法能够有效地提高匹配视差图的准确度。     

图匹配技术研究

图(Graph)在众多的科学领域和工程领域(如模式识别和计算机视觉)中具有广泛的应用 ,其具备 强大的信息表达能力。当图被用来表示物体结构时,衡量物体的相似程度将会被转化成计算两个图的相似度,这就是图匹配(Graph Matching)。近几十年来,对图匹配相关技术和算法的研究已经成为了研究领域内的一个重要课题,尤其是随着大数据时代的来临,图作为数据之间关系的一种表示形式,将会受到越来越多的关注。文中对图匹配技术的发展现状进行了综述,详细介绍了该技术的理论基础,梳理了解决图匹配问题的几种主流思路。最后,结合图匹配技术的一种具体应用对几种算法的性能进行了对比分析。     

基于区域边界约束和图割优化的稠密匹配算法

基于图割全局优化的稠密匹配算法中,平滑项表示和遮挡处理是关键问题.具有凸性平滑项的能量函数可以求得全局最优解,但所求结果在视差跳变处过于平滑;而具有非凸平滑项的能量函数虽保留了视差的非连续性,但目前只能使用循环算法求得次优解.为此,基于"视差跳变绝大部分发生在颜色的不连续处"这一设定,提出一种利用区域边界和边界像素间的约束构建能量函数的稠密匹配表示方法,使得该函数既能求得全局最优解,又能使最终结果满足平滑项的"非连续保留"性,且体现遮挡约束、顺序性约束,并显著提高计算效率,在速度和效果上取得较好平衡.     

New Measurements and Corner-Guidance for Curve Matching with Probabilistic Relaxation

Reliable curve matching is a difficult yet important problem in many vision-based applications including image-based modeling. We describe in this paper two aspects of our research in this area: a new algorithm for curve matching (including lines) within a probabilistic relaxation framework, and an approach of incorporating previously matched points/corners to guide curve matching. We propose similarity-invariant unary and binary measurements suitable for curves, and introduce an additional measurement to model the uncertainty of the binary measurements. The uncertainty measure is proven to be very important in computing the matching support from neighboring matches. We also show how to use a set of previously matched points/corners to guide the curve matching. The role of the corner guidance is explicitly modeled by a set of unary measurements and a similarity function under the same relaxation framework. Preprocessing techniques contributing to the success of our curve matching techniques are also developed and discussed. Experiments with complex real scenes show that the rate of correct matching is higher than 98%.     

输出图的全部Hamiltonian回路的新算法

为求出图的全部哈密顿回路,本文提出了H集合、连接积、H矩阵和通路矩阵等概念。给出了基于这些概念下的一些哈密顿回路的存在性判定定理和通过构造通路矩阵序列Mk=Mk-1*M(k=2,...,n)的办法输出简单图（无向或有向）的全部哈密顿回路的算法和实例。本算法特别适合寻找图的最短哈密顿回路,较其它算法更为简单直观。     

一种基于结构匹配的指纹匹配算法

提出了一种基于结构匹配的指纹匹配算法,不仅考虑了指纹的全局特性而且利用了指纹局部结构的平移和旋转不变性。该算法可克服在采集指纹图像时由于非线性形变所引起的细节点的位置、细节点的方向及指纹图像中细节点之间距离改变产生的影响,降低了匹配算法的拒识率。试验结果表明所提出的方法确实提高了指纹匹配算法的有效性。     

一种高效的RDF图模式匹配算法

随着越来越多的信息被表示为RDF格式,如何高效地对RDF信息进行分发和过滤成为一个重要的问题·在语义Web环境下的信息分发系统中,输入的RDF信息需要和大量的用户订阅条件进行匹配,而用户的订阅条件可以被表示为RDF图模式·根据RDF图的特点,并对其增加了一些约束,设计了一种新的RDF图模式匹配算法·实验结果表明,该算法的匹配效率远远高于传统的图模式匹配算法·     

一个基于DFS编码的图形匹配算法

快速有效的图形查询是图形数据库成功应用的关键。文章利用图的词典顺序，用唯一的最小DFS（深度优先搜索）编码表示每个图。根据两个图同构当且仅当它们的最小DFS编码相同这一性质，将图形匹配转化为图的最小DFS编码的比较：在判断两个标记图形是否同构时，可以先求出图的最小DFS编码，再用有效的匹配算法进行比较。     

一种新的数据库访问图算法及其应用

针对目前数据库无法预测将要访问的页面,提出应用程序访问图模型及相关的访问图算法,分析访问图相关算法的性能。在数据库GKD—Base中实现访问图算法,基于访问图算法预测未来一段时间不会被访问的页面,根据预测便可将这些页面提前交换出缓存,达到优化缓存空间的目的。实验结果表明,在数据库内核中引入CG算法后,由于缓存空间优化,SQL执行速度得到一定程度的提高。     

基于图的指纹匹配算法

研究了基于端点和分支点的点模式指纹匹配算法，通过对端点和分支点的完全图进行匹配，使其具有较好的稳定性。对匹配图像端点和分支点进行分组，通过每组的点和模板图像的细节点进行点模式匹配来实现指纹匹配，有效地降低了运算复杂度。实验结果表明，该方法在指纹产生非线性形变、指纹图像质量低等情况下有较好的性能，具有较强的实用性。