结合角点特征与SIFT特征的加速图像匹配

利用关键点寻找不同图像之间的一致性是很多图像处理和计算机视觉应用中的一个关键步骤。由于图像中巨量的关键点,因此特征的快速匹配成为了一个瓶颈。文中提出了一种对特征点进行分类比较的方法来加速特征匹配。首先可将SIFY特征分为两类,极大值SIIrF特征和极小值SIFT特征;其次是将SIFT特征和传统角点特征相结合提取特征点并按照角点特征进行分类。实验表明,这种方法在保持原有鲁棒性和精度的情况下,可以较大提高特征匹配速度。     

数据分析和清理中相关算法研究

数据清理的一个主要作用是识别重复的记录．结合过滤算法和启发式剪枝算法提出了启发式剪枝改进算法．然后，针对重复记录的特点提出了长度约束条件，能有效地提高比较字段不等长时的执行速度．数据库中经常会出现各种形式不同的缩写，而启发式剪枝算法等无法识别缩写情况下的重复记录，本文因此提出了基于动态规划的缩写发现算法，该算法既可以用于缩写发现也可用于缩写存在时的重复记录识别．另外，重复记录的甄别目前必须人工处理，传统方式下用户不得不逐条浏览和分析，工作时间冗长而且乏味，容易引入新的数据质量隐患，作者提出了聚类清除方案和聚类闭包算法，它将重复的记录聚类显示，用户一次可以处理完一个重复聚类，在有效提高速度的同时方便了用户．     

一种基于改进模板匹配的车牌字符识别方法

提出了一种改进的模板匹配方法．该方法是在传统的模板匹配方法的基础上，通过对字符特征区域的扩大和加强注意设计了一种改进的模板，以达到更有效的匹配结果．将该方法应用于沪宁高速公路收费口处实拍的车牌图像库中，其平均识别率达到97．1％．实验结果表明本文所提出的改进的模板匹配方法具有较高的识别率和鲁棒性．     

针对LSB匹配隐写的图像复原隐写分析

最低有效位(LSB)匹配隐写是目前图像隐写分析的难点和热点之一.为了提高针对LSB匹配隐写的隐写分析算法性能,将图像退化复原理论与图像隐写分析相结合,提出一种新的隐写分析算法.首先将LSB匹配隐写过程建模为加性噪声造成的图像退化过程,提出了一种专用复原滤波算法;然后将载密图像的复原图像作为载体图像的估计图像,提取载密图像与估计图像的质心特征,结合Fisher线性判决器实现隐写分析.实验结果表明,复原滤波算法可有效地复原受LSB匹配隐写噪声污染的退化图像,隐写分析算法的总体性能优于Ker方法,尤其在低嵌入率条件下表现良好,适用于空间域图像LSB匹配隐写.     

基于双边缘模板匹配的类圆颗粒检测

在各种不同应用场合,经常需要统计类圆颗粒数目,如工业领域的棒材计数、医学领域的细胞分割等,这些类圆颗粒通常形状并非十分规则,且有部分重叠。本文针对类圆堆叠颗粒的二值图像,提出了一种基于双边缘模板匹配的检测方法。首先利用粒度测量方法,得到类圆颗粒的估计半径,然后通过此半径构造一组边缘模板,同时使用Sobel算子将待检测的二值图像分别在两个方向上检测边缘,最后使用构造的模板对边缘进行匹配,并通过限制条件得到预期结果。实验表明,此方法可以有效检测此类颗粒,并且可以解决轻度堆叠、孔洞等影响。     

基于向量夹角的SIFT特征点匹配算法

提出一种基于向量夹角的近似最近邻搜索算法.该算法首先计算高维空间向量与随机选择的参考向量的夹角,并进行排序.计算出待查询向量与参考向量的夹角后,采用二分搜索算法在已排序夹角中查找对应的夹角,并以此夹角为中心,在一定范围内搜索给定向量的近似最近邻.实验结果表明,文中算法可显著提高尺度不变特征变换特征的匹配速度,并能获得满意的匹配效果.     

基于多特征融合和图匹配的维汉句子对齐

维吾尔语新闻网页与对应的中文翻译网页在内容上往往并非完全可比,主要表现为双语句子序列的错位甚至部分句子缺失,这给维汉句子对齐造成了困难。此外,作为新闻要素的人名地名很多是未登录词,这进一步增加了维汉句子对齐的难度。为了提高维汉词汇的匹配概率,作者自动提取中文人名、地名并翻译为维吾尔译名,构造双语名称映射表并加入维汉双语词典。然后用维文句中词典词对应的中文译词在中文句中进行串匹配,以避免中文分词错误,累计所有匹配词对得到双语句对的词汇互译率。最后融合数字、标点、长度特征计算双语句对的相似度。在所有双语句子相似度构成的矩阵上,使用图匹配算法寻找维汉平行句对,在900个句对上最高达到95.67%的维汉对齐准确率。     

多种字符串相似度算法的比较研究

对计算字符串相似度的编辑距离算法、最长公共子串算法、贪心字符串匹配算法、RKR-GST等多种算法,根据匹配过程是否有序,对这些算法进行了分类。然后对每种算法的实现原理进行了描述,并给出每个算法的运行步骤,结合一个实际的例子列出了算法运行的结果,最后给出每种算法计算相似度的计算公式和算法时间复杂度及应用领域。由于字符串相似度具有广泛的应用领域,对其中经典的几种算法进行总结对比是一件十分有意义的研究工作。     

WCCS环境下连续r位串匹配算法及其并行化研究

通过将免疫系统中连续r位匹配规则引入到串匹配算法中,在传统KMP串匹配算法的基础上提出了r-KMP算法,该算法使用匹配闽值r来控制文本串与模式串的匹配程度.然后在WCCS(Windows compute cluster server)平台下部署了并行化的r-KMP算法,通过实验分析了算法的性能和时间复杂度.实验结果表明,该算法能有效的控制串匹配程度,它的并行化减少了执行时的运算时间,提高了串匹配效率.     

基于神经网络的图象序列特征点匹配

利用神经网络优化技术解决图象序列的特征点匹配问题，将特征点匹配归结为一个带约束的优化问题，并用2D Hopfield网络实现，在Hopfield网络的能量函数的设计中，综合考虑了特征点的预测结果、特征点的遮挡等情况，从而克服了现有的多数方法所存在的误匹配现象，对于特征点的跟踪，头3帧图象的正确匹配是十分关键的。本文提出了一种3D Hopfield网络用以解决头3帧图象的特征点匹配，并提出了一个运动平滑性的代价函数用以构造3D Hopfield网络的能量函数，实际图象序列的实验结果证明了本方法的有效性。