基于尺度空间约束的融合特征点匹配方法

本文提出一种多尺度特征匹配的空间约束机制,Combinative Feature based on Constraint in scale space(CFCS SIFT),该约束机制以SIFT特征点的尺度为基础,对多尺度空间中检测到的DOG特征点与Harris角点提供匹配空间约束,以提高正确匹配点对的数量.基于该约束机制,构造了一种融合DOG特征提取、Harris角点提取原理的SIFT描述符提取与匹配方法,该方法在多尺度空间中提取DOG特征点、Harris角点,并根据特征点的空间、坐标参数获取SIF T描述符.在将DOG特征点和Harris角点相融合并生成SIFT描述符的基础上,设定尺度阈值,根据尺度阈值对检测范围进行空间约束,在约束范围内查找特征点,采用BBF(Best Bin First)算法,并用欧氏距离作为度量函数进行特征点的匹配,最后用RANSAC对匹配点对进行筛选纠错.通过大量实验证明,该算法能够找到更多匹配点对,正确匹配点对相对于不具有空间约束的融合特征点匹配方法增加了15%左右.     

考虑偏好序且权重未知的群双边匹配决策

考虑匹配主体是群且成员权重未知,提出一种基于偏好序信息的群双边匹配决策方法.先给出群双边匹配、综合满意度等概念.使用极大极小离差法求出主体群的成员权重,并通过OWA算子进行集结、生成一方主体群对另一方主体群的综合满意度.以最大化双方主体群的综合满意度之和为目标,建立0~1单目标优化模型并对模型解法进行拓展,求解模型获得最优匹配方案.最后通过实例说明该方法的简单、有效性.     

图的极大匹配能(英文)

Gutman和Wagner(The matching energy of a graph,Discrete Appl.Math.2012(160):2177-2187)首次提出了匹配能的定义,即:图的匹配多项式的所有特征根的绝对值之和称为图的匹配能.他们证明了在n个顶点的图中,完全图Kn有最大匹配能.本文完全刻画了具有第二大至第十六大匹配能的图.     

无翼平底弹头的属性散射中心模型改进与参数估计

针对传统属性散射中心模型在描述散射中心幅度随方位的变化存在不足,本文依据目标的逼真散射数据对属性散射模型中的方位依赖关系进行了修正,并通过图像匹配结合遗传算法对散射中心的各个参数进行了估计. 为了验证模型的有效性,文中给出了修正模型的仿真结果与传统模型仿真结果以及全波法计算结果的比较. 结果表明,相对于传统的属性散射中心模型,改进后的模型能更准确地描述真实散射中心的幅度随方位的变化关系.      

基于模板匹配与线性预测的目标跟踪算法

为解决复杂场景中目标遮挡、算法鲁棒性差的问题, 提出基于模板匹配与线性预测的算法。该算法分为模板匹配和线性预测两部分。场景中无遮挡物时, 执行模板匹配算法, 获取目标跟踪信息; 否则, 通过预测算法估计目标的状态, 进而实现目标跟踪。实验结果表明, 在目标有遮挡干扰的情况下, 采用该算法能稳定、准确地实现目标跟踪, 与传统的模板匹配算法相比具有较强的鲁棒性。     

分裂节点法分析虚拟社会网络中的重叠社区

虚拟社会网络分析,尤其是将复杂网络按照连接关联的紧密程度划分为多个集群,是数据挖掘领域的一个研究热点。基于现实社会中成员一般与多个团体相关联这一事实,旨在提出带有重叠集群的抽象网络分割模型及其算法,主要讨论由这一数学模型引出的新问题及基于层次聚类算法提出的解决方案,并且阐述分裂节点法的理论基础、复杂度分析,对比传统算法来证明该方法的优势与不足,及在其他领域的应用价值。     

采用圆投影和序贯相似检测的图像匹配技术

针对现有的高精度匹配方法复杂度较大,现有的圆投影匹配方法在实际应用中计算量高、速度慢的缺点,提出了一种新的图像匹配算法.该算法基于序贯相似检测原理,采用由粗到精的匹配策略,应用步长自适应的跳跃式搜索方法,在不影响匹配精度的前提下,跳跃了大量匹配点,减小了在非匹配点处的计算量.实验结果表明,与已有的基于不变矩的匹配算法、圆投影匹配算法相比,该算法具有较高的匹配精度,且匹配速度快.     

图2-2nP5和2-nK1,1,1,3完美匹配的计数

把图2-2nP₅和2-nK_1,1,1,3的完美匹配按匹配一个固定顶点的边进行分类, 先求出每类完美匹配数目的递推关系式, 得到一组有相互联系的递推关系式, 再利用这组递推式之间的相互关系, 给出这两个图完美匹配数的计数公式.     

基于支持向量机和用户反馈的图像检索算法

针对当前图像检索算法存在精度低、 实时性差等不足, 为了获得更理想的图像检索结果, 提出一种基于支持向量机和用户反馈机制的图像检索算法. 首先采集大量图像, 提取图像检索的相关特征, 建立图像检索特征库； 然后采用支持向量机计算待检索图像特征与图像检索库特征之间的相似度, 确定图像类别, 实现图像的初步检索； 最后引入用户反馈机制对图像的初步检测结果进行精细比对, 并与经典图像检索算法进行对比实验. 实验结果表明, 该方法的图像检索精度超过90%, 图像检索误差远小于经典图像检索算法, 提高了图像检索效率.     

能量有效的NOMA多用户-多信道匹配算法

针对非理想信道状态信息(channel state information, CSI)下面向海量用户的无线资源高效分配难题,通过引入非正交多址(non-orthogonal multiple access, NOMA)技术提出了一种能量有效的多用户-多信道匹配方案。首先,考虑用户中断概率约束,建立以最大化系统能量效率为目标的非理想CSI蜂窝下行NOMA系统信道和功率联合分配优化问题;然后,将建立的含概率约束的优化问题转化为非概率约束优化问题,并从中解耦出用户-信道匹配优化问题;最后,将面向能量效率的NOMA用户-信道匹配优化问题映射为婚姻匹配问题,进而提出一种高效低复杂度的双边匹配算法实现了多用户-多信道的动态匹配。仿真结果表明,提出的匹配算法性能优于传统匹配算法,能够提供更高的系统能效、实现更低的用户中断概率且收敛速度更快。