一种简易的模糊匹配算法的实现

本文设计了一种用于多种搜索应用的基于字串特征和相似度的模糊匹配算法，阐述了该算法的设计原理，并用C语言给出了算法的代码。该算法可以根据用户指定的相似度来控制模糊程度，从而得到可控的模糊匹配结果。     

基于编辑距离和相似度改进的汉字字符串匹配

为解决中文字符串匹配精度较低的问题,提出了一种基于编辑距离和相似度改进的汉字字符串近似匹配算法,针对汉字字符串特点,使用汉字拼音和五笔编码计算;通过改进动态规划算法,能够有效提高编辑距离的计算准确度以及执行效率;再引入考虑交换问题的归一化算法,以语义编辑距离与长句长度的比值作为归一化结果,以此来提高近似匹配算法的准确度。实验结果表明,改进后算法计算的相似度质量要优于改进前的算法结果,且对提高算法效率和查全率、查准率和时间性能等指标均有明显改善,证明该算法的可行性和有效性。     

基于LCS和GST算法的代码相似度分析

从上世纪70年代开始,就有大批的学者进行了代码相似度的研究。通过研究前任的方法,我们提出了通过最长公共子序列和贪婪串匹配的方法进行计算预处理之后的代码的相似度,预处理剔除了注释和预编译指令,并把代码转换为单词串,从而保留了程序的结构这一重要属性,使得大大提升了结果的准确性,使得结果更具有参考意义。     

基于区域最大相似度的快速图像分割算法

针对基于区域最大相似度图像分割(MSRM)算法中利 用颜色直方图描述符计算相邻区域之间相似度存 在着计算量大和描述能力的不足,提出改用基于局部二值模式(LBP)纹理描述符计 算相邻区域相似度的改进MSRM(IMSRM)算法。LBP描述符通过对像素点之间局 部微结构进行编码实 现了对其空间关系的描述,有效提高了对区域特征的描述能力,并且所获得的特征矢量维数 远小于颜色直 方图,区域之间的相似度计算效率大幅度得到提高。与MSRM算法对比实验表明,IMSRM算法 可以从各种复杂背景中有效提取待分割对象的轮廓,所提取的轮廓边缘细节上更优,算法执 行效率能够提高50%左右。     

基于图像相似几何特征的双目匹配算法

针对传统外极线约束的匹配算法存在误匹配率、漏匹配率较高的问题,提出了基于图像相似几何特征的双目匹配检验和筛选算法。利用外极线几何约束算法获得不共外极线和共外极线的初始匹配点。根据左右图像正确的匹配点具有相似的几何位置关系,引出最大向量角和最大角度差准则。对于不共外极线的初始匹配点,提出了基于更新策略的视差梯度约束与最大向量角准则相结合的误匹配剔除算法,降低了误匹配率,并且克服了只用视差梯度约束过多误剔除的缺陷。对于共外极线的初始匹配点,提出利用最大角度差和最大向量角准则筛选正确的匹配点,然后进一步利用顺序一致性约束和视差梯度约束检验筛选的匹配点,降低了漏匹配率。实验结果表明,该算法匹配准确率高,通用性强,误匹配率和漏匹配率分别能控制在0.1%和7%以内,适用于不同复杂程度的被测物体。     

基于子树匹配的相似xml连接方法的研究

随着网络的发展,XML( extensible markup language)越来越多地被用于交换和存储信息.然而,不同信息源可能包含相同的信息,但这些信息的结构和表达方式不一样.因此,提出一种有效地方法来集成这样的数据是很有必要的.LAX是一种基于子树的XML相似度计算方法,但是LAX考虑了较少的语义且在计算过程中...     

字符串相似度在自动评分系统中的应用

在对编程语言类的自动评分系统中,程序设计类型的填空题大多采用字符串精确匹配的方法,而编程题的自动评分是一个难点.在分析两类题型的特点及目前采用的评测方法的优缺点的基础上,提出使用字符串相似度算法对程序设计题进行评判,并给出了评分过程的整体流程图.经过实际的使用,证明该方法是目前采用方法的一个很好补充,使评分的过程更加客...     

基于相似度的双搜索多目标识别算法

在分析远距离多目标特性的基础上，提出了一种基于相似度的粗精双搜索多目标识别算法。在粗搜索阶段，首先利用圆形形态学模板在滤波后的二值化图像中快速搜索候选目标，再利用“距离相似度”原则进行候选目标的聚类分析，以同一目标内各候选目标点的形心位置作为局部熵处理区域中心。在精搜索阶段，以最大熵值点为种子点进行目标区域生长。为了减少运算量，提高实时性，还采用基于熵相似度、简单连接法与子区合并法相结合的改进型区域生长法，重构单个目标。仿真结果表明该算法可快速、准确地实现对5个目标的识别。     

基于特征相似度的科技论文元数据提取算法研究

通过对论文元数据网页的分析发现论文摘要页面的各种元数据在长度、前置引导词、分隔符等方面都具有特定的规律,并据此提出了基于元数据特征的元数据抽取算法,归纳出了论文元数据的7个形式特征和2个语义特征,定义了确定特征和排除特征,描述了特征相似度算法的6个步骤,给出了分别采用正则表达式方法和特征相似度方法的试验结果,测试表明,采用特征相似度方法的提取成功率从68%提高到了95%,达到了实用水平.     

基于相似三角形原理的指纹匹配算法

为了克服指纹识别中的常见问题,提出了一种基于改进的相似三角形的指纹细节点匹配算法。该算法利用改进的Bresenham算法求得特征点间连线所穿越的脊线条数,得到模板指纹和待识别指纹特征点间的信息。     

基于局部相似的红外小目标跟踪算法

连续图片序列中的运动对象与其局部背景保持相对稳定.相邻图像序列的目标局部灰度分布具有相似性.针对红外小目标跟踪杂波干扰与运动模糊问题,设计了基于局部相似的目标增强方法,并提出一种基于局部相似和运动估计的跟踪算法.该算法根据目标的局部相似性构建搜索空间,采用运动估计机制缩小搜索域,然后利用时空上下文学习跟踪算法产生跟踪结...     

基于最大Gabor相似度的多光谱人脸识别系统

以精准识别不同特征维数以及噪声情况下的多光谱人脸为目标,设计基于最大Gabor相似度的多光谱人脸识别系统.原始可见光光谱图像以及热红外光谱图像分别输入系统的可见光光谱图像处理模块以及热红外光谱图像处理模块,图像处理模块分别提取原始可见光光谱图像以及热红外光谱图像特征并建立特征集,多光谱图像融合模块基于特征集内特征利用双...     

基于结构相似度的轨迹聚类算法

针对目前轨迹数据聚类直接以整条轨迹数据作为基本单元,导致聚类效果降低的问题,提出了基于结构相似度的轨迹聚类算法。算法引入轨迹结构的概念,并给出结构相似度计算函数来分析轨迹内外部特征。首先根据转角将轨迹划分成若干轨迹段,然后通过计算轨迹段的结构相似度来判断轨迹的匹配程度,进而完成轨迹聚类。真实数据的实验结果表明:该算法较其他同类算法分析轨迹更全面、效率更高;可以通过不同参数灵活调整特征的敏感度,聚类结果更具有实际意义。     

基于医学本体的语义相似度算法研究

基于本体的信息检索技术能够提高在复杂环境中的信息检索效率,而语义相似度计算是基于本体的信息检索技术的关键技术。在医疗领域本体的基础上,通过分析讨论了概念间的语义相似度与相关度,并对概念间的语义相似度与相关度的影响因素进行研究,提出了一种计算医疗概念间的语义相似度及相关度的数值,并得到两者综合值的计算模型。实验结果表明,该模型能够提高相似度数值的有效性,并通过对相似度数值的计算体现出医疗领域概念间的复杂关系。     

基于局部相似性的特征匹配筛选算法

针对传统ORB算法匹配效率低、误匹配率高的问题,提出一种基于局部相似性的特征匹配筛选算法。对传统的非极大值抑制算法进行优化,优化后算法在效率上有明显的提升并且可以保留更多能准确匹配的特征像素点,从源头减少了误匹配的产生。针对传统RANSAC筛选算法迭代慢、对视角变化图像的鲁棒性不足的缺陷,提出一种基于局部相似性的筛选算法,通过特征像素点局部范围内其他特征像素点的相似分布进行筛选。实验结果表明,提出的筛选算法具有更高的效率,同时对视角变化的图像鲁棒性更强。     

Nonparametric Bayesian dictionary learning algorithm based on structural similarity

Though nonparametric Bayesian methods possesses significant superiority with respect to traditional comprehensive dictionary learning methods,there is room for improvement of this method as it needs more consideration over the structural similarity and variability of images.To solve this problem,a nonparametric Bayesian dictionary learning algorithm based on structural similarity was proposed.The algorithm improved the structural representing ability of dictionaries by clustering images according to their non-local structural similarity and introducing block structure into sparse representing of images.Denoising and compressed sensing experiments showed that the proposed algorithm performs better than several current popular unsupervised dictionary learning algorithms.     

一种基于局部方差和结构相似度的图像质量评价方法

针对结构相似度(SSIM)方法对图像不同失真类型的敏感程度不同的问题,提出了一种基于局部方差和结构相似度的图像质量评价方法.计算并比较了两图像整体局部方差的分布,分析了度量结果所表征的图像特征.局部方差较好地体现了图像的细节信息,因此对于模糊等失真类型较为敏感,但是对于噪声污染等失真类型的敏感程度较低.因此,本文提出的评价方法将局部方差与结构相似度方法相结合,平衡了二者对造成图像失真各种因素的不同敏感偏向,从而使评价结果更加接近人眼对图像质量的主观感觉.实验结果表明,该方法充分考虑了图像中人跟比较敏感的细节信息的完整程度对图像质量的影响,评价结果优于SSIM方法,与人的主观感觉的一致性较好.     

基于相似性度量优化的SIFT图像匹配算法

SIFT算法具有很好的尺度、旋转及光照不变性,因此被广泛应用在计算机视觉的诸多领域.但因其算法复杂、计算时间长,导致实时性不好.在研究SIFT特征描述符生成及匹配过程的基础上,提出一种在匹配过程中降低相似性度量计算时间、提高匹配效率的方法.该方法以棋盘距离和街区距离的线性组合替代欧氏距离来度量特征描述符之间的相似性.实验结果表明:该方法在保证SIFT算法鲁棒性的同时,可以降低匹配时间复杂度.     

基于像素相似性与Graph-Cut的图像自动分割

采用Graph cut的图像分割分为交互式分割与自动分割,为了弥补交互式分割需要用户的参与、分割结果依赖种子点的选取与模型的建立、需要用户的进一步修正才能得到满意结果等不足,介绍基于相似性的自动图像分割。该方法采用Mean-shift平滑图像、转换成YCbCr空间后将图像分割成若干区域块等方法,建立合适的能量函数后利用最大流/最小割定理求最小割。并通过实验证明,该方法在自动性、准确性、时间效率方面都获得较好结果。