基于模型匹配人脸识别的研究

提出了基于模型匹配的人脸识别方法.利用人的脸部特征规律建立一个立体可调的模型框架,在定位出人的脸部位置后用模型框架定位和调整人的脸部特征部位,着重于解决人脸识别过程中的观察角度、遮挡和表情变化等因素影响.     

基于KL变换的点匹配

提出了一种新的点匹配算法.算法分别提取点集中点的特征,用KL变换得到点的KL特征,通过比较KL特征获取点集间匹配关系.文中定义了点集中点的特征,给出了几种提取点特征的方法.分析了KL特征的稳定性和能量集中性,据此提出了基于KL变换的点匹配算法.文章结合经典的特征向量匹配算法,从算法抗噪性能分析着手,分别由能量守恒性质和最小方差匹配原则推导得出经典特征向量算法是KL算法的特例,KL算法更具普遍性的结论.通过实验,证明了算法的有效性及结论的正确性.     

摄影测量特征点提取与匹配技术研究

随着建筑事业的发展和城市规划的不断提升,对于工程的设计要求质量也相对的提高。工程设计的制定必须参考必要的测量数据和勘探结果,然后经过分析综合最终合理的确定下来。因此就要有高质量的摄影测量技术来支撑,旧有的测量数据准确度不能达到现行的需求,测量的范围不够广,测量的结果不够精确,同时分辨率比较低,严重的影响了设计的准确性和合理性。为了克服这点,经过科研人员的多年的研究,人们提出了新的理论即摄影测量特征点提取与匹配技术。本文对于此项技术进行了详细的介绍和说明,便于相关人员可以结合实际工作的需要利用此项技术。     

基于改进ORB特征匹配的单目视觉—惯性SLAM算法

针对VINS-Mono算法在弱纹理环境下运行不稳定、累积误差大等问题,提出了改进ORB特征匹配筛选的单目视觉—惯性SLAM算法。测量数据预处理环节采用了ORB特征提取,在特征点匹配时,使用双向匹配过滤和最小匹配点距离倍数判别剔除误匹配,最后利用随机采样一致性算法完成特征匹配。实验结果表明,与原算法相比,改进VINS-Mono算法的精度较高。     

一种基于三维空间信息的字形匹配方法

提出一种基于三维空间信息的字形匹配方法。首先将字形轮廓Bézier 曲线的二维控制点集扩展至三维, 然后为三维点集建立高斯混合模型, 最后通过最小化高斯混合模型间的欧氏距离(L2)完成匹配。采用三维空间信息可以充分利用字形所蕴含的内在约束条件。采用高斯混合模型有利于在匹配过程中保持字形整体结构特征和局部书写特征。实验结果表明, 该方法提升了汉字单笔画以及整字字形匹配的准确度和美观度, 并且具有稳定性高、扩展性强的特点。     

基于几何特征的兵马俑断裂面匹配方法

针对兵马俑碎块的三维数据模型中噪声含量大、断裂面存在缺损等问题,提出一种基于断裂面上几何特征的碎块精确匹配方法.首先从兵马俑碎块的外表面中分割并识别出断裂面;然后提取断裂面上凸凹不平的特征区域,并根据其相似性实现碎块的粗匹配;最后计算断裂面的曲率、法线以及点云密度等几何特征,并采用基于该几何特征的改进迭代最近点（iterative closest point,ICP）算法实现碎块的细匹配.实验采用大量兵马俑碎块验证该匹配方法,结果表明该匹配方法可以实现兵马俑碎块的匹配,特别是提出的细匹配算法,与ICP算法和MICP算法相比,其匹配精度分别提高了约40%和10%,耗时分别降低了约50%和25%;该基于几何特征的断裂面匹配方法是一种有效的兵马俑碎块匹配方法.      

图形对象的特征点描述法

指出了已有图形表示法存在的问题，提出了一种新的图形表示法，即图形对象特征点描述法。文中对特征点描述法的数学模型，特点及方法进行了阐述。     

基于特征点匹配的点云配准方法研究

针对快速点特征直方图(fast point feature histogram, FPFH)与迭代最近点(iterative closest point, ICP)算法结合的配准方法达不到精度要求的问题,文章在FPFH的基础上加入特征点的提取与匹配,使得配准精度进一步提升。该方法先通过尺度不变特征变换(scale-invariant feature transform, SIFT)算法和3DHarris算法对点云数据的特征点进行提取,再通过计算FPFH寻找对应点对,使用随机采样一致性(random sample consensus, RANSAC)算法剔除错误点对,通过奇异值分解(singular value decomposition, SVD)算法计算初始旋转矩阵和平移矩阵,最后用传统ICP精配准。结果表明,基于特征点匹配的算法相比基于特征描述的算法精度更高。     

基于特征设计的类命名和匹配原理

描述了增量特征设计中几类特征编辑操作的结构，并将所有因特征发生交互作用而引起的面的拓朴变化引入一种类命名机制，它在基于特征造型系统中起到标识实体模型中的拓扑和检验拓朴实体存在的合法性的作用，最后给出了匹配中类的操作算法。     

基于多元图形特征融合原理的降维方法研究

降维是将高维模式映射到低维子空间的过程.在降维后的低维子空间进行分类往往能得到更好的效果.本文以高维数据为研究对象,采用多元描述图对高维数据进行可视化表达,采用多元图图形特征融合的方法对高维数据进行降维,用K邻分类器进行分类效果评价.与Fisher线性判别及其他一些常用非线性降维方法相比,本文所提方法在数据的可视化以及分类精度等方面均有较好效果.     

基于音频比对的声纹识别技术

为了克服声纹识别技术在应用中存在识别率低、使用情况不稳定、音频特征难以确定等确定。通过大量实验分析,建立了一系列声纹识别的音频特征模型,并对目前普遍使用的匹配算法进行改进。与传统的声纹识别技术相比,声纹识别的准确率提高了20％。     

基于特征匹配的全景图的生成

提出了一种基于图像特征匹配的全景图生成的方法 ,该方法允许图像有一定的倾斜、旋转和变形 ,克服了获取图像时轴心必须一致的问题 ,还允许相邻图像之间有一定色差 .设计了一种高效的匹配算法完成两幅图之间的无缝平滑拼接 ,进而生成 36 0°全景图 .     

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。     

基于特征匹配算法的双目视觉测距

距离测量作为障碍物检测以及路径规划的前提和基础是机器人研究领域的一个重要分支。在众多测距方法中,由于双目立体视觉具有信息丰富、探测距离广等优点被广泛应用。本文将改进的SIFT特征匹配算法应用到双目视觉测距与标定系统中。首先建立双目视觉测距模型,测量值由空间物点在左右摄像机下的像素坐标值决定;其次根据该模型的特点提出了基于平行光轴的双目立体视觉标定方法;最后利用改进的SIFT特征匹配算法,提取匹配点的像素坐标完成视觉测距。实验结果表明,根据测量数据对障碍物进行三维重建,相对距离与真实场景基本吻合,能够有效地指导机器人进行避障。     

一种基于特征匹配的全景图自动拼接方法

提出了一种基于特征匹配的拼接算法,通过对应特征点来查找2幅图像的匹配位置.该算法不需要手工指定特征点,可自动对一组图像进行无缝拼接.实验结果验证了算法的有效性.     

基于遗传算法的复杂网络节点匹配问题

为提高已知匹配节点较少情况下的网络节点匹配精度,提出一种基于遗传算法的复杂网络节点匹配方法。该方法根据网络结构以及已知的部分节点匹配信息,计算节点相似度矩阵,再由遗传算法求得网络间相似度之和最大的节点匹配方案。将其应用于EA随机网络、WS小世界网络和BA无标度网络,结果表明,三种复杂网络的匹配精度均有提高。该结果验证了文中方法的有效性。     

一种基于遗传算法的指纹比对算法

指纹比对在身份验证与身份识别中具有非常重要的应用。该文提出了一种基于遗传算法的指纹比对算法。该算法针对指纹比对的特点 ,设计了相关的目标函数与遗传算子 ,搜索了两幅指纹间可能存在的平移、旋转等几何参数变化关系 ,并在此基础上确定了二者之间的特征点匹配关系 ,从而可判断两幅指纹匹配的程度。实验结果表明 ,该方法可以在变换与局部变形存在的情况下 ,正确判定两幅指纹之间对应的特征点。与直接利用遗传算法搜索特征点对应关系的方法相比 ,新搜索方法收敛所需的迭代次数仅为遗传算法的1/ 5 ,速度得到了提高     

一种基于特征点的二维碎片匹配算法

提出了一种基于特征点的二维碎片轮廓匹配算法,有效地减少了匹配过程中的计算量。先对图像轮廓进行提取和去噪,计算轮廓曲线的曲率后选取特征点。接着计算特征片段的弧长与弦长比值,作为曲线特征进行匹配。实例表明,该方法提高计算的效率和匹配的成功率。     

基于特征的刚体碎块断裂面层次化匹配方法

刚体碎块断裂面的匹配是通过旋转和平移变换将两个断裂曲面变换到同一坐标系统下的过程。为了提高断裂面匹配的速度和精度,提出一种基于局部特征和改进迭代最近点(iterative closest point,ICP)算法的层次化的匹配方法。首先,对刚体碎块外表面进行曲面分割,并根据粗糙度提取其断裂面;然后提取断裂面的局部深度、法线的偏角和点云密度等局部特征;最后采用基于局部特征和改进ICP算法的方法来实现断裂面的精确匹配。实验结果表明,基于局部特征的断裂面匹配算法能够精确、快速地实现刚体碎块的部分匹配和完全匹配,是一种有效的刚体碎块匹配方法。     

基于最大间隔法的蠓虫分类模型

考虑两种蠓虫Af和Apf的鉴别分类问题,通过对已知数据的分析并讨论其分布图．利用最大间隔法的思想,建立了两种蠓虫的分类模型,通过对非线性同题的分析,采用循环代替与数值计算方法,得出了所给数据的蠓虫分类结果。最后应用最大间隔法和超平面思想,讨论了高维空间的蠓虫分类问题。