单模跳跃算法的分析与改进

为改进串匹配的效率,通过引入有效载荷,对Horspool算法进行了分析。在字符集较小而模式串长度较大时,跳跃距离受字符集大小限制严重。结合好后缀思想,提出了基于好后缀的Horspool算法GsHor:比较窗口内对应末位字符相同的情况下使用好后缀距离移动窗口;结合Quick Search思想,提出了基于坏字符块的Horspool算法BcbHor。实验表明,字符集大小为4时,GsHor算法的比较次数比Horspool算法减小18%以上,BcbHor算法至少减少42.4%。     

面向入侵检测系统的模式匹配算法研究

针对入侵检测系统对基于攻击特征的网络数据包的检测效率低和丢包率高的问题,在分析典型的模式匹配算法的基础上,提出了一种Boyer Moor Horspool Fast(BMHF)匹配算法.引入一个新的判断函数Q(X)指出字符X在模式串中出现的次数,当出现次数为1时可以利用已匹配的信息加大移动距离,同时利用文本串中不匹配字符后面的一个字符进行匹配,从而得到一个移动距离.将不同移动规则下获得的移动距离的最大值作为实际的移动距离,依次进行,直到匹配完成.实验结果表明,BMHF算法的CPU运算时间比典型的模式匹配算法可平均节省5.7%,平均匹配次数减少12.5%.     

一种改进的BM算法性能分析

BM是一种基于坏符号和好后缀规则的字符匹配算法,从右向左进行字符匹配,虽然算法简单易懂,但是有一些比较是多余的,导致效率不高,因此提出一种改进的BM算法,实验数据表明,随着文本串长度的增加,模式串和文本串的比较次数以及模式串的移动次数都明显降低,算法的效率得到提高。     

一种改进的多模式匹配算法

在基于有限状态自动机的多模式匹配算法(DFSA算法)基础上,结合Tuned BM算法的优点,提出一种快速的多模式字符串匹配算法,实现了多模式匹配过程中不匹配字符的连续跳跃.在一般情况下,算法不需要匹配目标串中的每个字符,而是在实际比较之前跳过尽可能多的字符,以减少字符比较的操作,实现快速匹配.在模式串较长和较短的情况下,算法都有很好的性能.分析指出算法实际比较的字符数随着模式串长度的增加而下降,并随模式集的增大有所增多.实验表明,在模式串较短时,算法需要的匹配时间仅为AC算法的50%到33.3%,AQR算法的90%左右;在模式串较长时,所需时间为AC算法的25%至12.5%,AQR算法的75%左右.     

基于混合策略的单模式匹配算法

结合后缀有限自动机和正向有限自动机的优点,提出了两个单模式匹配算法.算法中,无论是后缀自动机还是正向有限自动机,只要扫描到的模式前缀长度R>0或者超过模式长度的1/2时,使用正向有限自动机继续向右进行扫描;否则都滑动m-R个字符,使用后缀自动机反向扫描模式串的前缀.两个算法的最差、最好时间复杂度分别为O(n)和O(n/m).结果表明,在短模式的情况下,两个算法的平均时间复杂度均好于RF和LDM,在小字符集长模式或大字符集短模式的情况下它们的平均性能好于BM.     

字符串匹配算法Sunday的改进

字符串的模式匹配应用十分广泛,在信息的搜索查询等方面具有重要作用,研究串匹配算法的效率具有重要的理论价值和实际意义。在分析几种经典模式匹配算法的基础上,对当前应用最广泛的Sunday算法提出了改进的算法Zhusunday.算法主要改进之处是:在字符串从右向左匹配过程中,当文本字符中出现不匹配模式字符串的字符且该文本字符不是坏字符时,算法从右向左搜索当前文本字符在模式串中出现的位置;找到当前字符在模式串中的位置后继续再向左匹配模式串字符一次,如果仍不匹配时,模式窗口比Sunday算法多向右移动一个字符。改进的算法提高了模式匹配的执行效率,通过大量对比实验证明了该算法的有效性。最后得出结论:在实际应用中,坏字符大量存在的情况下,改进算法的最优时间复杂度可达O(n/m),在同一时间复杂度下,比Sunday算法效率提高25~50%.     

Wu-Manber算法的一种综合改进

对孙晓山等提出的Wu-Manber算法的后缀改进算法作进一步的改进,在对next链表进行分类的同时把含有互为后缀的结点提到链表的前部,并整合了张鑫提出的精神的不良字符转移和弱化的良好后缀转移的改进方法,新改进的算法充分利用以上两种算法的优点,使区配过程中字符比较好的次数得到了进一步减少.新改进的Wu-Manber匹配算法在实验中取得了更高的效率.     

适合中文的双向比较模式匹配算法

分析了几种常用的模式匹配算法,提出一种适合于中文的基于KMP的改进算法,即双向比较模式匹配算法.该算法以KMP算法为基础,引入特征数组以记录模式串尾字符在模式串中出现的位置信息,从而获得模式串在匹配过程中的最大移动距离和最少比较次数.实验结果表明,双向比较模式匹配算法可有效降低匹配次数.     

基于BM算法的匹配算法的改进

对SNORT的原有规则匹配算法BM算法改进,利用规则树实现了BM算法的多模式匹配功能,在跳跃方面主要依靠于最短模式串与规则树首字符重复出现间隔距离双重控制,在首字符不匹配的情况下,移动模式串的最大距离就是前缀树中最短模式串长度,在整个匹配过程中,最大移动距离是由该前缀树中最短模式串的长度决定;而首字符匹配时,最大移动距离是由规则树首字符重复出现间隔距离决定。     

一种分布式后缀树构造与匹配算法

提出一种基于消息传递模式的分布式后缀树构造算法(DPSTG)及相应的并行匹配算法.DPSTG算法按不同的字符将原始字符串的后缀树分解成若干个子后缀树后由多个处理器并行构造.处理器间通过消息传递方式连接各个子后缀树,匹配时首先将要查找的字符串分割成若干不同首字符的子字符串,然后在构造相应首字符子后缀树的处理器上实现多个子字符串的并行匹配.理论分析表明DPSTG算法的时间复杂度要优于现有的大多数后缀树并行生成算法.模拟实验结果表明DPSTG算法的并行加速比随着待处理字符串的长度增加而提高.     

用Horspool算法快速查找蒙古文单词

分析了蛮力字符串匹配算法、Boyer-Moore算法和Horspool算法的特点,给出用Horspool算法快速查找蒙古文单词的实现过程.用Horspool算法可以实现快速查找蒙古文单词的功能,并能在文本框中以选中状态显示查找到的单词.     

Horspool扩展算法在方块苗文模式匹配中的应用

分析了Horspool算法的原理及特点,提出了一种适用于方块苗文环境的字符串模式匹配算法.该算法结合方块苗文的编码方式及字符串查找的特点,通过对Horspool算法中的字符处理单位进行扩展来适应方块苗文的字符串匹配.实验结果表明,在单字词、双字词和多字词的方块苗文字符串匹配过程中,该算法均呈现出较好的性能,能够用于解决方块苗文的快速检索问题.     

基于GMS和块匹配的运动估计特征匹配算法研究

针对运动估计中传统特征匹配算法存在匹配时效性差、精度不高等问题,提出一种基于块匹配搜索的改进网格运动统计算法.首先提取ORB特征点并将图像划分网格;然后计算网格内各特征点的运动平滑约束度,并以此作为准则确保匹配精度;最后采用块匹配菱形搜索算法进行特征匹配筛选以提高匹配速度.仿真试验结果表明:相较于随机抽样一致算法,特征点保持数量为500时匹配效率提升24.6%,匹配速度提高42.9%;与ORB-SLAM2算法相结合用于连续运动估计时,单帧耗时0.13 s,实时性较好.     

改进的SIFT特征匹配算法

针对SIFT特征匹配算法在特征空间中进行历遍搜索,匹配速度慢的问题,提出一种金字塔层间匹配算法。首先,根据特征点所处金字塔层不同将特征点划分为不同的集合,其次,选择待配准图像金字塔中某一层集合,在基准图像金字塔中寻找相似层,并确定待配准图像金字塔与基准图像金字塔层之间的相似关系,最后,在相似层之间寻找匹配点。待配准图像中的选择层集合由金字塔底层到顶层,寻找相似层所用时间依次缩短。与原算法相比,该算法具有相同的旋转稳定性。将该算法与原算法分别应用实际图像配准中,结果表明:可见光图像配准中,匹配速度提高了3.2倍,正确匹配率提高了10.3％,红外图像配准中,匹配速度提高1.4倍,正确匹配率达到100％。     

基于相位一致性的人脸特征匹配研究

为避免立体匹配算法特征点定位易受噪声影响的问题, 提出一种基于相位一致性的人脸特征点匹配算法。首先对获取的平行双目图像进行人脸的精确定位, 降低立体匹配的搜索范围; 然后采用相位一致性模型对人脸纹理特征进行检测, 检测结果不受亮度、 对比度等因素影响, 在不同光照环境下的图像可以使用固定阈值, 避免了特征检测中阈值选取的困难; 最后结合利用梯度旋转直方图算法对特征点描述, 减小视角变化对结果的影响。实验结果表明, 该算法鲁棒性较好、 正确匹配率较高, 达到80%以上。     

基于SIFT算子的图像匹配算法研究

针对目前基于SIFT(scale invariant feature transform)的图像匹配算法在匹配相似区域较多的可见光图像时,匹配约束条件单一,没有有效剔除误匹配点,误匹配率高的问题,提出一种匹配改进算法,针对128维SIFT特征向量,采用距离匹配和余弦相似度匹配相结合的测度方法,利用特征点方向一致性进一步降低误匹配率. 实验结果表明:改进算法对图像的缩放、旋转、光照、噪声和小尺度的视角变换均有较好的匹配效果. 与原算法相比,在保证匹配点数和匹配时间的基础上,改进算法对旋转、缩放、噪声模糊和光照变换的误匹配率平均降低10%~20%,对于小尺度的视角变换,误匹配率平均降低5%.      

一种改进的BMH模式匹配算法

目前的入侵检测系统大多是基于特征的，系统的性能瓶颈在于模式匹配算法的执行效率．在探讨几种典型的模式匹配算法的基础上，提出了改进的BMH算法．该算法通过取文本串中的两个连续字符计算偏移量的方式，减少了匹配的次数．实验结果证明匹配速度得到了一定程度的提高．     

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.     

基于感知Hash和极线约束的改进AKAZE算法

针对图像在发生变化时特征点匹配准确率较低的问题, 提出一种基于感知Hash和极线约束的改进AKAZE（accelerated-KAZE）算法. 该算法将特征点匹配分为粗匹配和精匹配两个阶段, 粗匹配阶段利用特征点的最近邻次近邻比值和感知Hash算法进行匹配点对的筛选； 精匹配阶段使用随机抽样一致算法和极线约束进一步筛选匹配点对. 仿真实验结果表明, 与进行随机抽样一致算法剔除误匹配点对后的原算法相比, 特征点匹配准确率仍平均提高12.9%, 速度仅慢2.4%, 可在保证算法效率的前提下有效提升图像发生变化时匹配点对的准确率.     

利用变形模板提取嘴部特征的算法

嘴部特征提取是人脸识别和人机交互等领域的重要步骤.作者提出了一种改进的利用变形模板提取嘴部特征的算法.针对变形模板对初始位置敏感和匹配易陷于局部极小等问题,首先确定嘴部区域的边框,然后在此区域内仅用边缘和灰度信息,进行全局搜索确定变形模板的最佳参数.算法用两种模板匹配张嘴和闭嘴的情况.实验表明,对于简单背景的灰度图像,该算法可较好地提取嘴部特征,计算速度较快.