沙漏图线图的(无符号)拉普拉斯谱的刻画

沙漏图是在一条路的两个悬挂点上各粘上一个三角形而形成的图.对于一个图G,若没有其他非同构的图和它是L-同谱的或Q-同谱的,则它是由L-谱,或Q-谱唯一确定的(G简记为DLS或DQS).将利用讨论排除的方法来证明沙漏图的线图是由它的(无符号)拉普拉斯谱唯一确定的.     

基于马氏距离谱特征的图像匹配算法

传统的基于谱特征的图像匹配算法中,采用的欧式距离度量不能公平地反映数据样本各维度分量之间的潜在关系,并且当存在较大的形变和出格点时匹配精度和稳定性较差.为了解决谱特征构造中所存在的问题,文中提出一种基于马氏距离谱特征的图像匹配算法.该算法首先利用马氏距离在子特征点集上构造局部无向加权图;接着对图的关联邻接矩阵进行奇异值分解,用特征值向量构造描述点集属性的马氏距离谱特征;然后根据马氏距离谱特征构造出匹配矩阵,并利用贪心算法得到图像特征点之间的匹配关系;最后,为了进一步提高匹配的精度,采用SVM方法剔除误匹配点.大量实验结果表明,该算法提高了匹配的精度,并且对出格点问题具有较高的鲁棒性.     

互为Hilbert变换对的对偶树复小波的构造

分析了对偶树复小波变换的相关原理,利用Q-移位的思想从构造小波的充要条件出发,给出了互为Hilbert变换对的复小波的代数构造方法。该方法避免了进行谱分解,且具体给出了支集长度为3的小波所对应的滤波器。     

基于谱特征的图像匹配算法

传统基于谱图的图像匹配算法大多利用特征点集中点的位置关系进行匹配,并未充分利用特征点周围的灰度信息,为此,文中提出了一种基于谱特征的图像匹配算法,该算法利用线图谱来反映特征点周围灰度的变化,对特征点周围的邻域点进行分层,并对每层中的点构造线图,通过线图谱获取特征点的谱特征;理论分析表明,该谱特征具有旋转不变性、亮度线性变化不变性及对噪声的较高鲁棒性.最后,利用匈牙利算法求解匹配问题,输出匹配结果.实验结果表明,文中算法具有较高的匹配精度,在待匹配图像间存在较大形变时,也可以获得较好的匹配结果.     

基于椭圆形度量谱特征的图像匹配算法

为了进一步提高基于谱特征的图像匹配算法的精度并拓宽其应用范围,提出了一种基于椭圆形度量谱特征的图像匹配算法.通过引入对样本数据具有更好区分性的椭圆形几何,结合数据统计特性定义了椭圆形度量.对特征点构造谱特征时,根据椭圆形相对距离选择子特征点集并构造无向加权图,对利用椭圆形度量获取的关联邻接矩阵进行谱分解,基于特征值和谱隙向量的统计量构造椭圆形度量谱特征.在特征点匹配过程中,根据椭圆形距离度量谱特征之间的相似性,建立匹配数学模型,并采用贪心算法进行求解.针对序列图像以及视角变换、形变较大图像的对比实验结果表明,所提算法的匹配正确率保持100%,优于其他谱特征匹配算法.椭圆形度量谱特征提高了匹配算法的精度,对噪声具有较高的鲁棒性.     

Q-代数的一种新表示

研究了幂集Q-代数到Q-代数之间Q-代数同态εM的性质;利用Q-代数同态εM构造了幂集Q-代数上的核映射gM;利用核映射gM证明了每一个Q-代数同构于某一个幂集Q-代数的商Q-代数。     

七点七边图的图分解

研究了2个七点七边图的图分解, 首先利用带洞图分解给出图分解存在的递归构造, 然后利用差方法构造出递归构造中所需的图分解, 最后给出了图分解的存在谱.     

一种基于递增权值函数的图像谱的匹配算法

文章提出了一种基于递增权值函数的图像谱的匹配算法,利用递增权值函数,分别对2幅待匹配图像的特征点构造Laplace矩阵,其次进行SVD分解;通过分解后的矩阵特征值和特征向量,寻找匹配矩阵,根据匹配矩阵的特征信息,实现2幅图像特征点之间的匹配;通过对Laplace矩阵和邻接矩阵比较实验,表明了Laplace谱能使发生刚体变换前后的图像获得更高的匹配精度,递增权值函数的Laplace谱比欧式距离的Laplace谱匹配精度要高。     

一种基于圈基的谱匹配算法

提出一种基于圈基的谱匹配算法.利用两幅待匹配图像的特征点分别构造一组圈基,根据圈基构造赋权邻接矩阵,并进行SVD分解,然后利用分解所得到的特征向量构造反映特征点之间匹配程度的关系矩阵和匹配概率矩阵,最后通过交替归一化将匹配概率矩阵转化为双随机矩阵的形式以获得匹配结果.模拟与真实图像实验结果均表明该方法具有可行性和有效性.     

两个图Q-谱距离及其应用

把两个图的谱距离推广到两个图的Q-谱距离,给出任意两个图的Q-谱距离的一般性结论,并计算一些特殊图类的Q-谱距离。同时,利用Q-谱距离讨论Q-谱直径,得到一些相应的结论和猜想。     

一种基于结构化环境的线性距离特征提取算法

为解决室内环境中移动机器人的自主导航问题,提出了一种基于结构化环境的线性距离特征提取算法。首先通过建立机器人运动模型,对激光雷达获得的点云数据进行预处理。然后采用聚类算法对预处理后的数据进行分割和合并。采用正交拟合算法,估算特征线段的最大角度公差,并提取竖直和水平特征线进行误差纠正。仿真实验结果表明:算法可有效提取室内环境特征线段并建立特征地图。同时调用数据集与ICP(iterative closest point)算法进行对比测试,结果表明使用该算法构建环境地图,可见使用此算法可降低建图时间复杂度,同时提高地图匹配精度。     

一种基于图割的快速立体匹配方法

针对图割算法中引入辅助节点,算法复杂度过高的问题,提出了一种无需引入辅助节点的图构造方法来解决立体匹配问题. 由于无需引入辅助节点,所构造出的图所需空间较小,同时可以更快地找到能量函数的最小值. 实验结果表明,该方法可以快速有效地得到立体匹配的结果.     

求邻接对集的一个有效算法

图的一个邻接对集是指由其互不相交的相邻边对构成的边的子集,且去掉这些相邻边对后,所得之图是连通的．本文提供了求最大邻接对集的一个有效算法,并指出此算法可以求图的最大亏格     

基于弹性模板和K近邻结合的表情识别算法

视频流中检测到的关键帧图像包含了足够的表情信息,为了将这些表情信息进行分类和识别,文章提出了一种新的弹性模板匹配算法,它首先针对经Gabor小波变换后的表情模板,运用模板图像中表情关键点的检测算法,根据表情关键点的特征信息,构造表情弹性图,通过改变表情模板弹性图中关键点的位置,将表情模板与被测表情弹性图进行非刚性匹配,进而得到两者之间的相似程度,最后通过改进的K-近邻分类策略,实现被测图像表情的有效分类与识别.     

求最大权伪对集的一个算法

图的可以含有环的对集称为图的伪对集。William 和 Anderson 给出了求图的最大基数伪对集的一个算法。本文给出了求图的最大权伪对集的一个算法,它是 Edmonds 算法的一个推广。     

兼顾连笔和笔顺的联机手写汉字识别方法

为解决联机手写汉字识别技术中兼顾连笔和笔顺的难题，提出了联机手写汉字的模糊属性关系图描述和基于知识的松驰匹配方法。该方法能充分描述汉字结构、对手写变形不敏感，并具有良好的连笔字识别能力和适应不同笔顺的特点。基于上述方法，作者实现了一个联机手写汉字识别系统。实验结果表明，本方法能够有效地增加对于低限制书写汉字的识别正确率，并具有较好的抗噪声能力。经过２２５３０汉字测试，首位识别率达９８．８％，前十位识别率达９９．７％。     

由粗到精的三维等距模型对应关系计算

针对不同姿态下的三维等距模型对应关系计算问题,提出了一种基于初始谱植入的稠密对应关系计算方法。计算源模型与目标模型上各点的高斯曲率,利用空间一致采样算法获得一组数目相同的采样点,通过初始谱植入构建源模型与目标模型间的初始对应关系,使用空间一致采样法并结合二分图匹配算法迭代获取每一层的对应关系,利用贪婪优化算法进行优化,得到三维模型间的稠密对应关系。实验结果表明,以初始谱植入匹配算法计算得到的稀疏对应关系为基础,通过由粗到精的求解过程,能构建更为准确的稠密对应关系,并在一定程度上减小了等距误差。与已有算法相比,基于初始谱植入的稠密匹配算法适用于计算等距或近似等距的三维模型之间的对应关系;与单一使用测地距离度量相比,可以得到更加准确的稠密对应关系。     

基于局部锐度分布耦合核典型相关分析的图像匹配算法

提出了基于局部锐度分布耦合核典型相关分析的图像匹配算法.首先引入Forstner算子对特征点进行精确提取;随后计算每个特征点对应的锐度值,从而构造局部锐度分布模型,生成低维度的特征描述子;接着引入归一化互相匹配策略(Normalized Cross Correlation,NCC),完成特征点的匹配,增强算法的鲁棒性;最后基于核典型相关分析(Kernel Canonical Correlation Analysis,KCCA)技术,建立归一化距离函数,对匹配特征点进行提纯,剔除误匹配点.仿真实验结果表明:与当前图像匹配算法相比,本文算法不仅具有较高的匹配精度及较强的鲁棒性,而且还具有较高的匹配效率.     

针对带约束匹配搜索的扩展Kuhn-Munkres算法

提出了扩展的Kuhn-Munkres算法,可解决带下界约束的局部匹配存在性问题,即在匹配全集的给定子集中,搜索得到一个二分图匹配满足其边权和大于给定阈值．扩展Kuhn-Munkres算法构造了一棵以Kuhn-Munkres算法中间过程为节点的搜索树,利用搜索优先级和剪枝,将算法时间复杂度降低至二分图匹配全集与给定子集差集规模的多项式函数．