一种基于欧氏距离的双目视觉三维重建算法

针对双目视觉左右图像投影的反向延长线是异面直线,直接将匹配像点代入定位模型需要求解一组矛盾方程,从而造成计算资源浪费和影响定位精度的问题,提出了一种基于欧氏距离最小化的三维重建计算方法.根据非平行光轴双目视觉定位的几何结构,运用求解两点欧氏距离最小值的思想,建立了两条异面投影线公垂线中点的计算模型,而后通过实验验证了该方法的有效性.利用标定后的系统对标记物之间的距离进行测量,在距双目视觉传感单元1.5m范围内误差小于1 mm.实验结果表明:该方法比传统方法重建精度高且实时性好,具有良好的鲁棒性.     

基于欧氏距离分布熵的特征优化研究

针对训练样本集的分类特征优化选择问题,改进了样本可分度标准:Kullback-Leiber距离,并进行了有效性验证.在此基础上定义了欧氏距离分布熵(Distribution Entropy of Euclidian Distance DEED)这一空间分布信息度量参数,同时给出了它的计算方法.提出了"类间互欧氏距离分布熵"(between-class DEED)与"类内自欧氏距离分布熵"(within-class DEED)的分析方法.进一步将其用于样本可分性分析,验证了两者比值愈大,特征样本集可分度愈好这一结论.     

基于最小欧氏距离的真彩色夜视光谱划分方法

为了得到忠于人眼视觉特性的真彩色夜视图像，根据典型目标夜间光谱特性以及微光夜视系统的成像模型，基于最小欧氏距离原理，提出了一种三波段真彩色夜视光谱划分方法。设置了实验室场景和室外场景，对本文中提出的光谱划分方法与传统光谱划分方法进行了对比实验，并对得到的真彩色夜视图像细节(空间频率)做了分析。结果表明，相对于原始微光图像，空间频率分别提高了61.2%，52.0%;本文中的方法对于典型目标(绿色草木)具有更好的彩色还原效果; 基于最小欧氏距离的光谱划分方法可将夜间可见光分离为三波段，并可有效利用其光谱信息，得到对于典型目标的具有自然感彩色且较原始微光图像信息量更为丰富的真彩色夜视图像。     

基于欧氏距离图的随机Hough变换椭圆检测方法

为了实现椭圆目标的有效检测,克服椭圆检测过程中对椭圆完整性和边缘梯度精度要求过高的缺点,提出了一种改进的随机Hough变换的椭圆检测方法。首先充分利用椭圆的轴对称特性和极点-极弦性质求取候选椭圆,有效解决了无效采样和累积问题,然后采用欧氏距离图计算椭圆边缘点的欧氏距离之和来确定真实椭圆。实验结果表明,该算法相对于RHT-3算法和CMHT算法具有检测精度高、检测速度快和抗椭圆缺失能力强的优点。     

基于EMD与欧氏距离的缺陷信号识别方法

将EMD方法应用到超声缺陷信号的建模与识别中,利用EMD方法对缺陷超声回波信号进行分解,得到若干个IMF,然后对包含故障信息的IMF作时域与频域分析,求出缺陷信号的一组特征值,分析特征值并构造出识别缺陷信号的特征向量。最后通过欧氏距离公式判别待测信号与已知缺陷信号间特征向量的近似程度(距离大小)来辨别信号的缺陷类型。通过试验表明这种方法可以有效识别信号的缺陷类型。     

基于欧氏距离度量的移动台辅助越区切换

在进行移动台辅助越区切换时,需要精确测量信道质量,并将它报告给基站.欧氏距离度量与解调信息序列相结合,可以用来测量信道质量.仿真结果表明平均的欧氏距离度量在使用不同的编码调制方案和不同的移动速度下,仍然可以提供可靠的信道质量度量;使用欧氏距离度量作为移动台辅助越区切换的判决依据,显著地减少了切换次数和切换时延,提高了系统性能.     

基于欧氏距离度量的综合动态无线资源管理

本文采用欧氏距离度量作为越区切换和接入控制的判决依据,研究了综合动态无线资源管理,综合考虑了五项无线资源管理任务.欧氏距离度量与解调信息序列相结合,可以提供准确可靠的信道质量度量.仿真结果显示在特定的业务质量限制下,综合无线资源管理方案选择合适的门限和算法,通过在各个目标和任务之间进行必要的折衷和综合考虑,可以增加系统容量和达到较好的综合性能.     

结合朴素贝叶斯和欧氏距离的二类非均衡数据集成方法

随着数据挖掘技术的发展,传统集成方法中的集成规则,例如 Max rule, Min rule, Product rule, 以及 Sum rule,已经不能满足现实中对于二类非均衡数据分类正确率的需要。因此本文提出了基于朴素贝叶斯和欧氏距离的二类非均衡数据集成方法。该集成方法是以朴素贝叶斯为基分类器,其集成规则通过引入测试数据与训练数据之间的欧式距离以及训练数据中多数类与少数类之间的关系,在空间距离上加强了最终的分类结果与原始训练数据之间的关联性。实验结果表明,该集成方法在处理二类非均衡数据时,Area Under roc Curve(AUC)值与现存的集成方法相比显著提高,从而具有更好的分类性能。因此,本文方法在处理二类非均衡数据时具有明显优势。      

一种新的基于内容的图像检索方法

针对传统图像检索的不足,提出一种新的基于内容的图像检索方法。该方法首先构造色彩距离公式,根据色彩距离公式自动判别图片的主色调,然后利用Lucene的索引模块为图片创建索引,利用搜索模块实现图像检索。通过使用24张图片对该方法的有效性进行验证,结果表明：该方法虽然简单,但是检索的准确率较高且易于实现。     

一种改进的距离度量的聚类算法

针对传统的K均值聚类分析,不考虑对象中每个变量在聚类过程中体现作用的不同,而是统一看待,用这样计算的距离来表示两个对象的相似度并不确切。文中提出了一种基于距离度量的聚类算法,算法使用新的距离度量代替了K均值聚类算法的欧式距离,应用新的距离度量之后,数据点的权重不再只为1或0,而是由系数来确定,这就将硬划分转化为软划分。最后经过实验证明了改进的聚类算法比传统的K均值聚类收敛速度有了很大提高,提高了算法的执行效率。     

基于加权欧氏距离的陶瓷器超声波辨识方法

为克服陶瓷器鉴定传统方法的局限性,提出一种基于加权欧氏距离的陶瓷器超声波辨识方法.以三个完全相同的方形陶瓷盒子作为实验样品,根据样品的断面扫描电镜照片,分析超声波波长与其内部颗粒尺寸之间的关系;提取10MHz超声波在样品内部的背向散射信号,计算各样品与标准样品的背向散射信号间的加权欧式距离,与事先留存的标准样品自身的加权欧氏距离进行比较.计算结果表明,不同样品之间的加权欧式距离不同.利用背向散射信号的加权欧氏距离,可以快速、准确地辨识陶瓷器样品.     

Current-mode Euclidean distance circuit independent on technological parameters

Four new n input current-mode Euclidean distance circuits will be presented. The output current, which represents the Euclidean distance function, is independent of technological parameters, with the important result of a reduction in the circuit errors. Because of their current-mode operation and of removing the errors introduced by the second-order effects, the accuracy of circuits and their frequency response will be superior to the results obtained using previous reported CMOS Euclidean distance circuits. The proposed Euclidean distance circuits will be designed to be implemented in CMOS technology, the silicon areas having relatively small values as a result of using exclusively MOS active devices or FGMOS transistors.     

基于欧式距离约束自适应遗传算法的参差码搜索

提出了一种基于欧式距离约束的自适应遗传算法（Euclidean distance-Adaptive Genetic Algorithm,EAGA）,该算法将欧式距离引入自适应交叉概率,使交叉概率随适应度和个体之间的相似度自适应变化,更好地增强种群的多样性,保存优良个体;为了防止EAGA在优化过程中出现退化现象,通过融合按照一定规则产生的新个体对算法进行了改进。采用EAGA选择最优参差比,使滤波器的零点尽可能的浅,在有效抑制杂波的同时避免目标丢失。同标准遗传算法相比,EAGA表现出了较好的搜索性能。     

基于距离测度的时序模式监测方法

模式监测在实际生产及工程中有着广泛和重要的应用.将监测隐含在传感器所得信号里的特殊模式问题转化为时间序列分析中相似性检测问题,从而可以对异常模式进行监测.通过引入Euclidean距离和Dynamic Time Warping(DTW)距离两种相似性测度,借助人工神经网络分类算法,实现对大量时间序列的特殊模式监测.文中采用100组实测数据验证方法的有效性,并取得很好的效果.     

基于改进欧几里得算法的1/2码率卷积码盲识别方法

为了适应非合作条件下侦收码序列不完整这一特点,对已有1／2码率的卷积码盲识别多项式模型进行了修正。基于该模型,对经典欧几里得算法进行了改进,提出了一种基于改进欧几里得算法的1／2码率卷积码的盲识别算法,仿真结果验证了该算法的有效性。     

基于星座图对射频指纹识别方法的研究

针对星座图的射频(RF)指纹识别方案中,低信噪比环境下识别准确率低的问题,提出一种基于欧式距离与幅度距离的二维识别算法来进行RF指纹识别。该方案通过对星座图进行优化处理,可从优化后的星座图中提取识别性能更好的RF指纹,再通过二维识别算法来提高识别准确率。仿真结果表明:与仅用欧式距离作为判断依据的方法相比,所提出的二维识别算法的识别准确率最高可提升8%,在设备容量为50组的情况下识别准确率为77.8%,并且从优化后的星座图中所提取的RF指纹具有更好的唯一性和稳定性。     

一种基于Euclidean的无线传感器网络三维定位算法

 针对传感器网络在三维空间的应用,基于Euclidean定位算法,提出了对无线传感器节点进行三维定位的算法.将计算未知节点与锚节点间距离问题抽象为求解六面体顶点间的距离.根据问题的抽象,本文使用所提出的坐标法进行求解,并采用循环迭代的方式来提高节点的定位比例.仿真结果表明,三维空间的Euclidean定位算法各项指标均为良好,能有效地实现三维环境中的传感器节点定位.