基于改进的遗传算法的快速图像相关匹配

为了解决图像匹配中计算速度慢和匹配精度不高的缺陷,提出了一种基于改进的遗传算法的匹配方法,算法的主要改进手段是,用自识别交叉算子进行交叉操作,避免种群过早成熟。实验结果表明,与基本遗传算法相比,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。     

分层匹配追踪对信号的稀疏逼近

信号的稀疏表示或最佳N项逼近在数据压缩、特征提取和模型降阶等众多领域都得到了广泛的应用．众所周知，最佳N项逼近问题是一个典型的NP难问题．次最优的匹配追踪算法、正交匹配追踪算法和基匹配追踪是目前流行的算法．本文中，我们提出了一种新的信号追踪算法——分层匹配追踪算法（子空间匹配追踪算法）．这种算法可以较为有效地克服匹配追踪算法中的过匹配现象，加速了算法的收敛速度，同时计算量比正交匹配追踪小得多．最后，通过对仿真信号和语音信号的数值实验，验证了我们所提方法的有效性．     

高等学校排考染色-匹配算法

将安排考试课程与分配班级考场分别化为图的染色与最大匹配问题，进而将两种算法融合并改进，使之适合于实际应用．最后以染色一匹配算法解决上海理工大学本科教学排考冲突问题为例，实证了算法的有效性．     

基于原子能量特性的快速图像匹配追踪(英文)

稀疏分解在图像处理中应用的关键障碍之一是图像稀疏分解速度十分缓慢。针对这一问题,提出了一种新的图像稀疏分解的匹配追踪快速算法。研究了图像稀疏分解中使用的原子的能量分布特性,根据原子能量的分布特性,图像匹配追踪中的绝大部分的计算可以省略,因而极大地提高了图像匹配追踪的计算速度。实验结果表明,新的算法比传统的图像匹配追踪算法速度提高了许多倍,而恢复图像的质量没有任何的降低。     

EB环境下的一个匹配模型及其算法研究

描述了基于相同属性的元素两两重复匹配在实际应用中的具体意义,提出了EB环境下基于相同属性的元素两两重复匹配问题的基本概念,讨论了重复匹配的各种情况和最大重复匹配、最小重复匹配以及平凡匹配的定义和判定准则;分析了最大重复匹配(最小重复匹配)的精确求解算法,得出在m个元素、n种属性的情况下,求解两两最小(最大)重复匹配算法的时间复杂性为Smn的结论;最后提出一个改进算法,其时间复杂性为O(C),改进后的算法还适宜于手工作业。     

改进的AC-BM字符串匹配算法

提出了改进的AC-BM算法,将待匹配的字符串集合转换为一个类似于Aho-Corasick算法的树状有限状态自动机。匹配时,采取自后向前的方法,并借用BM算法的坏字符跳转和好前缀跳转技术。改进的AC-BM算法借助BMH算法思想,取消了原AC-BM算法的好前缀跳转,并对坏字符跳转部分的计算进行优化。新算法修改了skip的计算方法,不再保留每个节点的好前缀跳转参数及坏字符跳转参数,因此匹配只与当前匹配字符有关,而与当前节点无关,可以实现大小写正文的识别。     

基于改进ORB算法的特征点匹配研究

针对ORB(Oriented FAST and Rotated BRIEF)算法不具有尺度不变性的缺陷,结合多尺度Shi-Tomasi算法提出了改进的ORB算法:STORB(Shi-Tomasi-ORB)算法。首先在多尺度空间中通过快速预筛选后检测Shi-Tomasi特征点,然后使用ORB算法生成具有方向信息和尺度信息的特征点描述子,最后采用汉明(Hamming)距离对特征点进行匹配,并结合随机抽样一致(RANSAC)算法对匹配结果进行优化,实现图像的准确匹配。实验结果表明,STORB算法不仅保留了ORB算法优良的旋转不变性与实时性,而且当图像发生尺度变化时特征点匹配正确率达到了95.8%,比ORB算法提高了65.2%。     

基于双目视觉的智能车辆障碍物探测技术研究

鉴于障碍物探测是越野智能车辆自主导航的关键环节,为此针对越野环境光照多变、地形复杂的特点,提出了一种适用于越野环境的双目视觉障碍物检测技术,即首先对系统进行标定和坐标变换,以抵消地形的影响;然后采用高斯滤波和有限对比适应性直方均衡化(CLAHE)对图像进行预处理,以削弱噪声、光照和对比度的影响;接着在特征匹配部分,用提取的图像的亚像素级Harris角点特征参与匹配;同时基于RANSAC方法估计基础矩阵,再通过对极几何约束匹配来提高系统的实时性,并采用连续性约束消除误匹配,最终获取环境的3维信息;在障碍物提取部分,则通过线性插值来构建车前环境的高程图像;最后通过边缘提取和形态学处理来最终检测障碍物。此外还通过不同环境中的检测实验,验证了该算法的可行性及有效性。     

一种非常快速的字符串匹配算法

结合Karp-Rabin和Boyer-Moore字符串匹配算法的优点,提出了一种非常快速的字符串匹配算法。该算法在匹配过程中与传统的直接比较模式及正文子串不同,与KR算法一样,比较的是模式与子串对应的散列值;该算法同时吸取了BM算法的特点,能在扫描正文的过程中跳过尽可能多的字符。理论分析表明,模式串较短时,该算法在最坏情况下的时间复杂度也可以达到O(n)。实验表明,该算法所需时间约为KR算法的1/10。     

采用圆形匹配限制框的指纹特征点匹配算法

介绍了指纹特征点的匹配原理,提出了一种改进的实时指纹特征点匹配算法,并对算法性能进行了实验研究.给出了错误匹配率(FMR)和错误不匹配率(FNMR)随阈值变化的情况及算法的ROC曲线.得到算法的等错误率(EER)为1.8%,最小FMR(zeroFNMR)为6.8%,平均匹配时间为0.1s.算法在指纹库FVC2004上的实验结果表明,算法性能较好,适合于实时指纹识别系统.     

求二部图完全匹配的一种回溯算法

对二部图而言，完全匹配必为最大匹配，且具有完全匹配的二部图必须满足V1与V2中顶点个数相同，采用回溯的递归算法，可求出二部图的所有完全匹配。     

一种依据慈善算法的偶图k-完全匹配

在扩展一种基于内容的负载共享算法的过程中,总结了将初始化负载分布到集群成员服务器的模型和方法,探讨了依据慈善算法进行偶图一对多匹配即k-完全匹配的问题。给出了一些应用慈善算法进行偶图匹配的重要实验结果,并对慈善算法存在的问题和在超图等研究领域的潜在应用进行了讨论。     

关于无向二部图最大匹配集矩阵算法的研究

提出一种采用矩阵理论求无向二部图最大匹配集的新算法 ,能够求出多个最大匹配集 ,对于完全二部图情况 ,该算法还能求出并计算可能存在的最大匹配集的总数 .     

SIFT匹配算法在视频拼接中的优化应用

在视频拼接中．由于视频帧存在噪音大,光线变化、模糊以及旋转等情况,传统的SIFT算法处理后出现了较多的错误匹配点时。为了提高匹配的准确率,提出了一种优化的SIFT算法：在SIFT算法的图像匹配过程中,计算所有匹配点对所确定的直线的偏转角度,设置一个角度误差范围,对匹配点对进行角度误差约束筛选,根据得到的匹配点对时偏移量进行精确计算,实现视频帧的融合。最后通过大量实验,验证了优化后的SIFT算法更加准确地对视频帧进行匹配拼接,消除了重复区域拼接的模糊性,符合视频拼接对于偏移量计算的精确要求,实现了视频拼接的实时性和高效性。     

就业匹配：界定、测量、影响因素与绩效

就业匹配有三种界定方法，分别是横向和纵向、表面和实际及短期和长期匹配。就业匹配的测量方法包括自评估法、岗位分析法和统计测量法，三种方法各有利弊，综合使用在各类研究中。就业匹配的影响因素主要从个人人口统计特征、雇主倾向和岗位特征、教育体系以及劳动力市场状况四个角度进行梳理。对就业不匹配与工资、工作满意度、员工流动率及在职培训参与率等因素之间关系的考察发现，就业不匹配对劳动力市场产生了负面影响。     

面向服务组合的服务语义匹配机制

为提高服务组合中服务匹配速度和正确率,提出了基于服务索引的服务语义匹配机制。在面向独立服务匹配算法基础上,引入服务索引机制,提出面向服务组合的语义匹配算法,并在算法中加入了对服务输入/输出匹配的可用性分析。为进一步提高服务匹配的精确性,引入了语义匹配度概念,以实现具有多种匹配值的服务类别语义匹配,继而给出综合语义匹配值的计算方法。实验分析表明基于服务索引的语义匹配能有效地提高服务匹配效率。     

试井曲线计算机自动拟合算法及应用

利用最优化理论和算法系统研究了现代试井分析中的自动拟合方法。从最小二乘法基本原理出发,结合大余量算法和小余量算法,运用有限差分的求导方法来求解Hessian矩阵,来推导试井分析中曲线自动拟合的新算法。通过与GaussNewton方法的比较,得出本文提出的算法在计算时间上较长一些,但是在初始值的收敛域上有明显优势,是一种相对优化的试井拟合算法。     

基于消息"指纹"的等同测试方法研究

研究通信复杂性中的等同测试,提出基于消息“指纹”的概率测试方法,推导“错误匹配”概率计算公式;论述引入“随机性”不仅保证极低的通信复杂性,并使出现“错误匹配”的概率可忽略。     

车载定位系统中综合地图匹配算法研究

基于加拿大亚伯达省政府远程运输RTS系统开发,在分析影响地图匹配性能因素的基础上,提出了一种基于高精密数字地图的综合地图匹配算法,融合了几何匹配算法和路网拓扑结构,充分利用车辆行驶的连续性,结合历史行驶数据选取投影道路,实现准确定位,且算法计算量小,可用于嵌入式实时系统.通过实际跑车试验证明该匹配算法精度高、效率好,具有较好的实用价值.