基于投影的地图匹配改进算法

针对基于投影的地图匹配算法在道路网复杂、平行路段和交叉路口匹配正确率不高,容易出现误匹配的问题,利用道路网的拓扑连通性以及行车方向、转向等行车限制条件,引入驾车路线定义,提出一种基于投影的地图匹配改进算法。改进的算法简化了投影匹配路段筛选过程,可更快地确定投影匹配路段,并减少计算量。该算法既具有原投影匹配算法逻辑简单、实时性好的优点,又能大大提高匹配正确率。     

基于稀疏表示的室内指纹定位算法

为解决室内实时定位中精度不高的问题,提出了一种基于稀疏表示的室内指纹定位算法.针对传统的指纹数据库匹配算法的不足,将待测点的位置估计看作多分类问题.首先在室内区域选择若干个参考点,多次测量参考点的WiFi信号强度,构建稀疏数据字典.通过稀疏表示的方法,用参考点的指纹矢量对待测点处的指纹矢量进行重构,计算重构误差并根据其对待测点位置进行估计.实验结果表明,与传统SVM定位方法相比,该算法的定位精度有明显提高.     

A novel vehicle navigation map matching algorithm based on fuzzy logic and its application

A new real-time map matching algorithm based on fuzzy logic is proposed. 3 main factors affecting the reliability of map matching, including the distance between the vehicle location and the matching road segment, the angle between the vehicle direction and the road segment direction and the road connectivity are discussed. Fuzzy rules for the distance, angle and connectivity are presented to calculate the matching reliability. 2 indicators for estimating the matching reliability are then derived, one is the lower limit of the reliability, and the other is the limit error of the difference between the maximal value and the second-maximal value of the reliability. A real-time mapmatching system based on fuzzy logic is therefore developed. Using the real data of global positioning system(GIS) based navigation and geographic information system(GPS) based road map, the method is verified and the results prove the effectiveness of the proposed method.     

一种基于链码向量的图像匹配算法

基于特征的图像匹配算法被广泛应用于图像处理和模式识别领域中,图像特征提取以及采用的匹配算法并直接决定图像匹配的效果。为了尽可能准确的实现图像匹配,提出了一种基于链码向量的边缘特征匹配算法。首先通过改进的Laplace边缘检测算子提取图像中的边缘信息,提高了边缘检测的可靠性;然后,将提取到的边缘信息由边界链码描述,并将边界链码构造成向量,利用数学向量相似度原则进行图像匹配。实验结果表明,该匹配算法简单快速,匹配准确率高,具有较高的实用价值。     

基于余弦相似度的改进ORB匹配算法

针对ORB(oriented FAST and rotated BRIEF)在匹配多相似区域图像时误匹配率高的问题,提出一种基于余弦相似度的改进ORB算法.该算法首先通过汉明距离(Hamming distance)最近邻匹配,计算匹配特征向量的余弦相似度;其次通过梯度计算法计算余弦相似度的最优阈值范围;然后将汉明距离高...     

一种改进的基于广义猫映射的图像加密算法

为了对任意大小的数字图像进行加密,提出一种结合二维非等长图像置乱变换和logistic混沌映射的图像加密算法。该算法先使用二维非等长图像置乱变换对图像像素位置进行置乱,再利用logistic映射生成序列与图像的灰度值进行运算。实验结果表明,提出的算法可以得到良好的加密效果,且具有密钥空间大,敏感性强等特点。     

一种基于密度差异的离群点检测算法

在MMOD算法的基础上提出一种改进算法IMMOD,该算法考虑各属性的差异对离群点检测的影响,通过引入信息熵来确定属性的重要程度以量化权重向量,进而采用加权距离计算各数据点相异性。此外,在处理高维数据时,确定次要属性后采用属性约简方法,在保证时间效率的同时提高检测精度。理论分析和试验结果表明IMMOD算法参数少、检测准确性高,能很好地适用于高维数据,整体性能优于同类算法。     

An efficient embedding tree matching algorithm based on metaphoric dependency syntax tree

To find out all dependency relationships in which metaphors probably exist between syntax constituents in a given sentence, a dependency tree matching algorithm oriented to Chinese metaphor processing is proposed based on a research of unordered tree inclusion matching. In this algorithm, the pattern library is composed of formalization dependency syntax trees that are derived from large-scale metaphor sentences. These kinds of metaphor sentences are saved in the pattern library in advance. The main process of this algorithm is up-down searching and bottom-up backtracking revising. The algorithm discovers potential metaphoric structures in Chinese sentences from metaphoric dependency pattern library. Finally, the feasibility and efficiency of the new matching algorithm are further testified by the results of a series of experiments on dependency pattern library. Hence, accurate dependency relationships can be achieved through this algorithm. Foundation item: Project(50474033) supported by the National Natural Science Foundation of China     

基于自适应遗传算法的图像匹配

为了解决图像匹配中计算速度慢和匹配精度不高的缺陷，提出了一种基于自适应遗传算法(AGA)的匹配方法，该算法与传统遗传算法的不同在于其交叉概率和变异概率随个体的适应度值而变化，避免了后者易陷入局部极值的缺陷，从而增强了算法的快速性和全局收敛性能．图像与模板的相关值是一多峰值函数，模板匹配实质上是多峰值寻优过程．将AGA应用到图像匹配，是以相关值为适应度函数，通过选择、交叉、变异等遗传操作，对遗传个体进行迭代寻优，找出图像中的最佳匹配点．实验结果表明，基于该算法的图像匹配具有运算量小、匹配精确等优点，且算法稳定．     

基于SIFT算法的图像匹配方法

依据Brown的理论,并基于SIFT算法提出了一种有效的图像匹配方法。首先对图像进行高斯和Wallis滤波处理,然后采用简化SIFT算法进行特征点提取,最后通过特征点双向匹配方法实现图像的精确匹配。通过对缺陷版图图像的试验验证了该方法具有匹配点数量多、准确率高、无重复点等优点。将该方法应用于优化线网的自动检测方面得到较好的效果,并为版图的优化打下了基础。     

基于遗传算法的模板匹配算法研究与设计

针对一般模板匹配算法计算量大并且容易陷入局部最优等缺点,研究了使用遗传算法对模板匹配进行全局寻优的算法。在被检测图形和模板已知的情况下,建立了模板匹配的归一化的数学模型。通过对模型计算量的分析,设计了能够减少模型求解计算量的算法。进一步使用遗传算法对设计的算法进行了改进,该算法能使模板匹配快速收敛到全局最优解。算例表明,本算法能有效解决模板匹配的全局寻优问题,并且使模板匹配效率有了明显提高。这一研究为图形处理者提供了科学的模板匹配方法。     

一种基于肯定选择的异常检测方法

对肯定选择算法进行优化,以提高异常检测的检测率。对网络中的正常行为特征进行K均值聚类,以各类的中心作为检测器并加入成熟检测器集合;使用肯定选择方法将检测到的异常行为特征进行K均值聚类,产生新的检测器且加入到成熟检测器集合中;检测器的检测顺序随着检测器与测试数据匹配次数的增加而优先,再根据二次免疫理论将成熟检测器集合中检测顺序优先的检测器加入到记忆检测器集合。分别使用优化后的方法和基于集群概率的检测方法对abalone数据集进行检测,结果显示,优化后的方法在测试数据为200时,检测率可提高1.8%,整体检测性能较优。     

基于改进ORB算法的VSLAM特征匹配算法研究

针对传统特征匹配算法耗时较长、匹配率不高的问题,提出一种改进ORB的图像特征匹配算法。首先对FAST特征检测算法进行改进,构建非线性尺度空间,采用非线性扩散滤波方法,对金字塔进行构建,通过快速显示扩散形式(FED)进行求解,得到尺度空间上的图像,并采用灰度质心法方法,对特征的角点方向进行计算。然后对FREAK算法采样模式进行优化,采用改进的描述子构建特征向量。最后采用GMS匹配算法剔除伪匹配点对,有效降低误匹配概率。实验证明,相比SIFT、SURF、FREAK、BRISK和ORB算法,本文改进的算法在耗时和匹配率方面均有明显效果,并在旋转、尺度、光照等变换条件下,具有较强的鲁棒性,适用于VSLAM系统。     

基于属性约简和相对熵的离群点检测算法

本研究结合信息熵与粗糙集理论中的属性约简技术,提出了一种新颖的离群点检测算法。这种方法通过在更小的属性子空间去获得相同或相近的离群数据集,使对离群数据的分析更加集中于较小的目标域。该算法对原属性空间进行划分,通过分析计算将具有最大相对熵与负相对势的对象集合判定为离群点集合。为了验证算法的有效性,还在通用数据集上进行了测试,理论分析和实验结果表明该离群点检测算法是有效可行的。     

一种基于描述逻辑的构件检索匹配算法

在基于刻面的描述方法基础上引入描述逻辑作为知识表示的形式化方法,来描述用户复用需求和构件,从而使二者能够在语义层面上进行匹配。提出了一种基于描述逻辑的构件检索匹配算法,用该算法计算出一个实数值来表示用户复用需求与某一构件的匹配度,以便帮助复用者在构件库中选择合适的构件。     

基于遗传算法的旋律匹配模型研究

基于内容音乐检索(MIR)以其简捷、直观的检索方式成为模式识别、信号处理等领域研究的热点之一.在MIR问题中,特征的选择、表示和匹配是核心技术.在研究分析音乐物理及感知特征的基础上,以旋律作为主要特征,通过基音提取和动态阈值分割音符算法,为待检索音乐数据集和输入音乐样本建立了旋律表示模型;应用遗传算法对齐模板,修正哼唱输入个体差异,以提高检索精确度;融合欧式距离和动态时间扭曲(dynamic time warping,DTW)相似度实现度量匹配模板,以加强容错和泛化能力.实验表明,算法的速度及精度可良好地满足哼唱系统的要求,并可扩展应用于相似的系统.     

基于小波变换和混沌映射的自适应水印算法

提出的基于小波变换和混沌映射的自适应图像水印算法中水印由混沌序列生成,在宿主图像的低频系数中嵌入水印信息,嵌入时根据低频逼近系数和高频系数的特点以及树结构关系,给每一个低频系数确定一个相关掩蔽参数,并用此参数控制其对应低频系数嵌入水印时的相对修改强度。实验表明:该算法能够自适应地根据图像内容添加水印,对图像的平滑区进行的修改非常小,而对图像中抑制噪声能力较强的纹理和边缘区域修改较大,使用该算法嵌入的数字水印具有很好的隐蔽性、安全性及鲁棒性。     

基于信息弥散机制的图像显著性区域提取算法

为了更好提取图像的显著性区域,提出基于信息弥散机制的图像显著性区域检测算法。在所提算法中,首先将图像分割成超像素,根据图像中显著性区域频率变化比较大的特性,生成图像显著性区域的高频节点;然后针对高频节点利用凸包运算寻找显著性区域的种子节点,最后使用二阶高斯-马尔科夫随机场信息弥散方法在图像中对种子节点进行显著性区域信息扩散,得到图像的显著性区域。试验结果表明,利用二次规划求解每个数据之间的线性关系进行信息扩散,能够达到避免阈值选择和信息精准分类的效果,其结果优于同类的图像显著性区域检测算法。     

Fast image matching algorithm based on affine invariants

Feature-based image matching algorithms play an indispensable role in automatic target recognition （ATR）. In this work, a fast image matching algorithm （FIMA） is proposed which utilizes the geometry feature of extended centroid （EC） to build affine invariants. Based on at-fine invariants of the length ratio of two parallel line segments, FIMA overcomes the invalidation problem of the state-of-the-art algorithms based on affine geometry features, and increases the feature diversity of different targets, thus reducing misjudgment rate during recognizing targets. However, it is found that FIMA suffers from the parallelogram contour problem and the coincidence invalidation. An advanced FIMA is designed to cope with these problems. Experiments prove that the proposed algorithms have better robustness for Gaussian noise, gray-scale change, contrast change, illumination and small three-dimensional rotation. Compared with the latest fast image matching algorithms based on geometry features, FIMA reaches the speedup of approximate 1.75 times. Thus, FIMA would be more suitable for actual ATR applications.     

Error matching detection and robust estimation adjustment approach for map conflation

The conflation of geographic datasets is one of the key technologies in the realm of spatial data capture and integration in geographic information system (GIS). Map conflation is a complex process of matching and merging spatial data. Due to various reasons such as errors in original data related to map data discrepancies, a great amount of uncertainties exists during the process and this will result in errors in featuring matching, especially point feature. Thus, it is vital to develop the method to detect the errors in feature matching and further the conflation results will not be affected. In this paper, error matching detection and robust estimation adjustment methods are proposed for map conflation. The characteristics of errors in feature matching are first analyzed, then a new approach for map conflation based on the least-squares adjustment is presented, and a robust estimation adjustment method is further proposed to detect and process matching errors. The results of the map conflation test show that the proposed method not only determines the errors in feature matching, but also obtains the optimal merging results in map conflation.