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1.
针对传统SURF匹配算法在特征点选取阶段选取了大量不符合匹配预期的特征点,增加了后期匹配的运算复杂度,提出一种SURF算子和显著区域检测相结合的方法。为使检测出的极值点和预期匹配的目标更加接近,用SURF算子构建出尺度空间图像后对该空间作显著区域检测,再对特征点赋显著度权值并通过孤立点剔除和局部冗余筛选出目标点,筛选后的特征点比传统方法得到的特征点数量明显减少,在降低时间复杂度的同时匹配精度提高了18%。特征匹配时引入RANSAC算法剔除误匹配点对,对匹配结果作进一步修正。实验表明,与传统SURF算法比较,改进算法在实时性和匹配精度方面均更优。 相似文献
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大数据时代,数据量呈现爆炸式增长,且在内容与形式上日益复杂化,造成数据质量下降、数据丢失等,即产生不完备数据。提出一种改进的C4.5算法,使其能更好地处理不完备数据。每次特征选择前对本次特征选择的数据子集使用子集匹配方法进行处理,通过比较数据清洗方法与子集匹配方法的结果,显示即便是在相同清洗规则下,子集匹配方法在算法分类准确率上也更有优势。实验结果证明,在利用C4.5算法进行特征选择时,在该数据子集上对不完备数据进行处理,可以得到较高的分类准确率,同时得到比数据清洗高的时间复杂度。 相似文献
4.
研究运用自组织迁移算法进行图像模板匹配,提出了一种基于改进的自组织迁移算法的模板匹配方法。通过将动态迁移步长和混合迁移策略引入自组织迁移过程,提高匹配寻优精度。实验结果表明,改进的自组织迁移算法与其它自组织迁移算法相比,有效地提高了匹配精度,与穷举方法相比,极大地提高了匹配速度。 相似文献
5.
设计了一种改进的基于结构特征的相似度计算方法,给出相应的本体匹配算法设计,并验证提出的匹配算法的可行性和有效性。应用改进的本体匹配算法实现异构本体的匹配,从而有效提高本体匹配的精确度,提高信息搜索的准确率。 相似文献
6.
在图像拼接技术中,单应性矩阵是实现两幅图像正确拼接的关键因素。针对传统RANSAC算法误匹配点概率较高,需要设置固定的投影误差阈值t导致迭代次数多、运行时间长、估计的单应性矩阵精度低等问题,提出一种改进的RANSAC算法以降低误匹配率。利用特征点周围灰度梯度相似性,剔除初始匹配中部分误匹配点,以减少矩阵估计的迭代次数;通过快速舍弃错误的单应性矩阵以减少内点检测时间,提高算法运行效率;通过BGD算法最小化损失函数以拟合精确的单应性矩阵。对比实验结果表明,改进的RANSAC算法能够有效剔除误匹配点,减少内点检测时间,提高单应性矩阵H的精度。 相似文献
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李小英 《忻州师范学院学报》2006,22(5):119-121
在分析BF和KMP算法的基础上,提出了一种改进的字符串匹配算法。此算法具有比BF算法更优越的时间复杂性,并且相对KMP算法而言更简洁易懂。 相似文献
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对SNORT的原有规则匹配算法MWM算法改进,在改进规则匹配算法中加入哈希冲突二次散列处理和模式分组匹配,在匹配过程中,可以有效的避免哈希才冲突,增加最大跳跃度,从而大大减少了在规则匹配中花费的时间,从而提高了SNORT的性能。通过测试改进后的系统比原来的系统速度明显提高。 相似文献
9.
由于传统SURF匹配算法选取大量不符合预期的特征点,增加了后期匹配运算时间,导致不能满足工业级应用快速性的要求。提出一种改进的SURF算法,首先对摄像头获取的目标图像进行均值滤波处理,然后选择合理阈值、运用Canny算子对获取的目标图像进行边缘检测,再通过Hessian矩阵获取图像局部最值,并利用SURF算法对边缘图像进行匹配。仿真结果表明,该SURF算法在应用于工业机器人目标识别匹配时,既能减少匹配时间,又可以提高匹配准确度。 相似文献
10.
舒鑫柱 《楚雄师范学院学报》2005,20(3):11-16
模式匹配是一种重要的非数值运算,本文在分析了当前几种主要的匹配算法思想的基础上,提出了一种新的改进算法,降低了匹配算法的时间复杂度,提高了算法效率。 相似文献