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1.
基于改进SURF的图像配准关键算法研究   总被引:2,自引:1,他引:1  
针对图像特征匹配算法维数高,实时性低的缺陷,研究了SURF特征匹配算法,并对其进行了改进。首先在图像的尺度空间中提取SURF特征点,并生成扩展的特征描述向量。然后建立KD-Tree特征结构,采用BBF查询机制进行最近邻查询实现特征点快速匹配。实验结果表明,SURF算法进行特征检测的时间是SIFT算法的1/3;使用BBF进行特征匹配,匹配速度提高了2—3倍。  相似文献
2.
为实现数据库的快速查询,我们引入了索引结构,.目前已有多种不同的数据结构可用作索引.,稀疏索引、稠密索引、辅助索引、散列表、B树等等。但随着多媒体数据库与数据挖掘等应用领域的发展,只建立一维索引已经不能解决问题,随后我们引入了多维索引。所谓多维索引,就是关系的每个属性都可以看成一维,而所有的元组就是在由这些维上定义的空间中的点。多维索引结构大概分为两种,一种是类散列结构,一种是树形结构。下面我主要介绍多维数据的树形结构组织方法。  相似文献
3.
姚定忠  何军  刘袆 《科学技术与工程》2012,12(2):338-341,357
大地形实时可视化在GIS、虚拟现实、仿真、游戏等领域有大量应用.对已有算法进行综合和改进,提出了一种简单、快速的实时大规模三维地形绘制算法.该算法主要包括:对所有数据进行空间分块(tile);块内采用改进后的kd树进行进一步空间剖分;方便三维数据交互显示操作的“静态池”和“动态池”数据结构;针对海量数据的外部存储(out-of-core)技术;加速OpenGL的优化方法等.算法运行良好,在微机上达到较高的帧率和较好的显示效果.  相似文献
4.
不确定数据聚类是数据挖掘领域中的一个重要的研究热点.本文介绍了不确定数据聚类的uk-means算法及其改进算法ck-means.由于ck-means算法必须计算每个簇到所有对象的质心的距离,因此当聚类的样本很大时,聚类效率依然不是很好.本文提出的kd-means算法只需要计算对象到部分质心的距离,因此可以很大程度地提高ck-means算法的效率.该方法是基于kd树索引而提出的改进策略,并用大量的实验来证明改进算法的有效性.  相似文献
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