基于包含度的Vague集相似度量

在模糊模式识别中经常要根据最大相似度原理来分辨待测样品属于哪种模式．由于现有的vague集相似度量公式都是基于距离测度的，因此只要vague集间距离测度一样，它们就无法分辨，因此非常有必要寻找其它的相似度量计算方法．首先将模糊集上的包含度概念扩展到Vague集上，指出Vague集相似度量可以由包含度诱导出，然后给出一组新的Vague集相似度量计算公式．数值算例证明它们是有效的，最后将它们与现有方法进行比较，发现它们各有所长．     

基于未知度的Vague集相似度量方法研究

分析并指出了现有的相似度量方法的不足,考虑了未知度在相似度量方法中的影响,提出了一种基于未知度Vague集相似度量的方法,通过实例说明该方法具有一定的有效性和优越性。     

算法在程序代码相似度度量中的应用

程序代码相似度度量是用来检测剽窃及重复率、验证学生作业原创性的关键科技技术,这一技术还可以对所评阅的作业进行自动修改,通过对算法在程序代码相似度度量中的应用进行研究,可以辅助教师有效的衡量出学生程序设计对间的相似程度,从而检测出学生作业中相似的程序代码,促进教学评价的科学性和真实性,实现尊重原创、提倡创新的社会效益和教育目的。     

程序代码相似度度量的研究与实现

针对程序代码相似度的度量问题,提出一种属性计数和结构度量相结合的方法,通过统计程序源代码的操作符和操作数个数,产生Halstead长度、Halstead词汇和Halstead容量3个程序的特征向量,利用向量夹角的余弦计算属性相似度,采用最长公共子序列算法获取结构相似度,从而衡量程序对间的相似程度。实验结果表明,该方法能够有效检测出学生作业中的相似程序代码。     

基于相似度直方图的混合指纹匹配方法

指纹的匹配问题是指纹识别算法中的核心问题．文中介绍了一种基于相似度直方图的指纹混合匹配算法,该算法同时使用了指纹的细节特征和纹理特征．指纹的细节匹配部分通过相似度直方图函数来计算最优校准参数,并且将校准结果应用到纹理匹配中．在FVC2002数据库上的实验结果表明该混合识别算法比使用细节匹配的算法具有更高的识别率．     

一种基于未知度的Vague集相似度量新方法

分析了现有的相似度量方法,提出了一种基于未知度Vague集相似度量的方法,证明该方法满足基本准则,通过实例与现有相似度量方法的比较,说明新的方法区分能力较高,具有一定的有效性和优越性。     

信息网络中一个有效的基于链接的结点相似度度量

信息网络无处不在.通过把网络中的对象抽象为点,把对象之间的关系刻画为边,相应的信息网络就可以用图来表示.图中结点相似度计算是图数据管理中的基本问题,在很多领域都有运用,比如社会网络分析、信息检索和推荐系统等.其中,著名的相似度度量是以Personalized PageRank和SimRank为代表.这两种度量本质都是以图中的路径来定义,然而它们侧重的路径截然不同.为此,提出了一个度量 SuperSimRank.它不仅涵盖了这些路径,而且考虑了Personalized PageRank和SimRank两者都没有考虑的路径,从而能够更加体现出这种链接关系的本质.在此基础上对SuperSimRank进行了理论分析,从而提出了相应的优化算法,使得计算性能从最坏情况O(kn4)提高到O(knl).这里,k 是迭代次数,n 是结点数,l 是边数.最后,通过实验验证了 SuperSimRank 优于 SimRank 和 Personalized PageRank,同时验证了优化算法在各种情况下都是有效的.     

基于电路模型的复杂网络节点相似度度量

针对复杂网络中节点相似度度量的问题,在物理学相关知识的启发下,运用相关模型提出了一种基于物理学中电路模型的节点相似度度量的方法.纯粹从节点间的链接图结构来计算节点间的相似度,节点间的相似度用物理学电路模型中的电阻来衡量:电阻越小,相似度越大;电阻越大,相似度越小.实验结果表明了该方法的有效性和合理性,提供了一种借用其它学科方法来解决复杂网络节点相似度度量的新颖方法.     

加权的自适应相似度度量

聚类分析是数据挖掘中一种非常重要的技术.聚类算法中的关键问题是相异度或相似度的度量,聚类结果直接依赖于相异度或相似度度量,尤其对于谱聚类方法更是如此.谱聚类算法是近期兴起的一种基于相似度矩阵的聚类算法.相比于传统的划分型聚类算法,谱聚类算法不受限于球状聚类簇,能够发现不规则形状的聚类簇.在已有的谱聚类算法中,高斯核相似度是最常用的相似度度量准则.基于高斯核相似度度量及其扩展形式,提出了一种加权的自适应的相似度度量,此相似度可以用于谱聚类以及其他基于相似度矩阵的聚类算法.新的相似度度量不仅能够描述多密度聚类簇中数据点间的相似度,而且可以降低离群点(噪声点)与其他数据点间的相似度.实验结果显示新的相似度度量可以更好地描述不同类型的数据集中数据点间的相似度,进而得到更好的聚类结果.     

颜色直方图与相似性度量的自然图像分类研究

主要研究一种面向自然图像的基于颜色特征的分类方法。通过介绍基于颜色特征的不同图像分类技术,分析基于颜色直方图与相似性度量的自然图像分类的可行性,并给出基于HSV颜色模型下的直方图相似性度量的计算方法,最终在包含628幅自然图像的图像库上进行实验。     

一种基于几何特征的表情相似性度量方法

在表演驱动、表情克隆等人脸动画中,需要寻找最相似表情以提高动画真实感和逼真度。基于面部表情几何特征提出一种特征加权的表情相似性度量方法。首先,在主动外观模型上,利用链码描述各区域的形状特征以刻画局部表情细节,并根据区域特征点间的拓扑关系构建形变特征以反映整体表情信息。然后,采用特征加权方式对融合的几何特征进行相似性度量,并将权重的求解过程转化为加权目标函数最小化。最后,利用求解的权重以及特征加权函数度量表情间的相似性,寻找与之最相似的表情图像。在BU-3DFE数据库和FEEDTUM数据库上的实验结果表明,该方法在寻找相似表情的正确率方面明显高于现有的度量方法,并且对不同类型、不同强度的表情描述保持较好鲁棒性,尤其在嘴型、脸颊收缩、嘴开合幅度等表情细节维持较高相似度。     

直方图在视频监控系统中的应用

目标检测是数字视频监控系统中的关键技术。该文提出了一种基于灰度直方图的目标检测方法。背景差法和帧间差法是两种比较常用的目标检测方法。利用图象的灰度直方图对视频序列中的某一帧帧图象进行分析,对相邻帧进行分析比较,设定一个阈值来判断两帧之间的差异性,以此可以快速判断是否有目标出现。实验结果表明,此方法简单实用,能够快速有效地检测出目标的出现。     

一种基于梯度方向直方图的俯视行人的检测方法

目前已有很多关于行人检测方面的研究,这些研究基本建立在行人竖直站立或行走的平视图上,主要应用于视频监控和车载辅助驾驶等领域,但在实际应用中,有时需要从不同的视角检测行人。文中提出一种针对俯视行人检测方法,该方法将俯视行人头部的梯度方向直方图统计信息作为检测目标的特征。通过训练样本提取的特征向量在支持向量机中进行训练得到分类模型参数,然后提取检测样本的特征向量输入分类模型进行判别。与现有行人检测的梯度方向直方图算子相比,文中特征描述算子突出目标的区域与轮廓特征,在目标分块、特征计算和特征统计方法上均有变化。实验证明算法有效且处理速度明显提升。     

基于颜色直方图和小波变换的视频烟雾检测

从视频中自动识别烟雾在火灾早期预报警、尾气识别等实际应用中具有重要意义。烟雾检测的难点之一在于如何排除与烟雾颜色相近的运动对象的干扰。为了保证检测效果和实时性,提出使用静态的小波统计特征来排除汽车、行人等干扰区域。该算法首先使用背景剪除法获取运动区域,然后利用颜色直方图映射来提取符合烟雾色彩特征的疑似区,最后分别对背景和相应的视频帧做小波变换并对二者求差,根据差值图像的统计特征来去除疑似区域中的非烟雾物体。实验结果表明,该方法正确率较高,检错率较低,且基本达到实时效果。     

基于相似关系的纺织品瑕疵检测方法*

针对含有周期变化图案的纺织品瑕疵检测,提出基于相似关系的纺织品瑕疵检测方法.首先确定图案的周期模板大小,然后利用等价类划分方法,针对按照周期大小分块的图像进行区块间的聚类,完成瑕疵区块的定位.将区块之间的相似关系转化为等价关系,并提出阈值分割策略.在此基础上,加入基于邻域信息的瑕疵检测方法完成检测流程.实验表明,文中方法明显提高检测效率,同时检测过程简便,容易实现.     

允许姿态变化的快速人脸特征检测

本文提出一种在允许姿态显著变化的人脸图象上快速检测眼睛和嘴角的方法。该方法仅仅合理地假设人脸图象要以通过值分割将头发和眼睛与脸部明显分开。首先采用Ｈｏｕｇｈ变换并利用有脸的相似性和对称性约束确定两个瞳孔的位置，然后根据人体测量关系初略估计嘴部区域，最事利用积分投影方法得到嘴角的精确位置。     

基于相似矩阵自适应加权的实景图像相似度计算方法*

图像相似度计算是众多视觉任务中不可或缺的关键环节,因此文中提出基于相似矩阵自适应加权的实景图像相似度计算方法.首先将图像划分为均匀图像块,基于卷积神经网络构建各图像块的特征描述符.然后计算各图像块间的相似度,组成相似矩阵.最后分析相似矩阵中的数据分布,确定图像对包含同一场景的概率,根据相似矩阵中的数据差异计算各单元相似度权值,确定整幅图像的相似度.实验表明,相比已有方法,文中方法在图像检索应用中鲁棒性更高,可以有效解决即时定位与地图构建中的闭环检测问题.     

一种基于本体相似度计算的文本聚类算法研究

为了改善文本聚类的质量,得到满意的聚类结果,针对文本聚类缺少涉及概念的内涵及概念间的联系,提出了一种基于本体相似度计算的文本聚类算法TCBO(Text Clustering Based on Ontology).该算法把文档用本体来刻画,以便描述概念的内涵及概念间的联系.设计和改进了文本相似度计算算法,应用本体的语义相似度来度量文档间相近程度,设计了具体的根据相似度进行文本聚类的算法.实验证明,该方法从聚类的准确性和聚类的关联度方面改善了聚类质量.     

基于直方图的空间查询选择率估计研究

空间查询优化是空间数据库中的关键问题之一,以查询代价估算为基础的查询优化技术是提高查询效率的一种重要方法,而估算代价的主要问题是估算查询结果(选择率)的大小。针对空间数据库中最常用的两种查询—空间选择和空间连接,阐述了几种主要用于查询选择率佑计的直方图算法,并对各算法的优缺点做了分析,最后对空间查询选择率估计的研究方向进行了展望。