一种图像相似度匹配的算法

提出了一种在matlab中计算图形相似度的度量方法。首先,我们得到某种未知图形和已知图形的某些特征组成的行向量,由这些行向量得到该特征行向量的协方差矩阵。然后,由已知图形和未知图形的协方差方程的行向量中采用一维DP匹配方法,产生一个代替未知图形的协方差矩阵的相似行向量。最后,根据一维DP匹配计算相似行向量与未知图形协方差矩阵标准行向量之间的匹配距离,度量出两个未知图形与已知图形的相似度。此方法适用于matlab图像中对于图形的形状分类等,实验证明,此方法效果良好。     

基于图像局部方差分布的自适应反锐化掩模算法

针对现有反锐化掩模法中的缺点,分析了人类的视觉特点。根据图像细节分区原理,利用试验参数和具体图像的局部方差分布获取图像修正因子增益,提出了一种有效的图像增强算法一基于图像局部方差分布的反锐化掩模算法。该算法从人类视觉特点出发同时兼顾具体图像的局部方差分布特征。     

一种融合信任度和相似度的推荐算法

推荐系统是一种能够帮助用户在面对大量信息时,能快速?有效地获取有用资源的工具?协同过滤是目前广泛使用的一种推荐技术,该技术通过相似邻居对项目的评分为源用户产生推荐,但面临数据稀疏性和冷启动的问题?基于信任模型的推荐系统虽然在一定程度上缓解了上述问题,却仍然需要进一步提高?针对这些困难,提出了一种融合了信任度和相似度的算法?该算法利用用户间的信任信息,将源用户的信任邻居对项目的评分作为该用户的个人喜好,同时根据基于物质扩散的协同过滤算法找出源用户的相似邻居,利用信任邻居和相似邻居为该用户产生推荐?在2个真实数据集上的实验结果显示,融合算法对冷启动用户的准确性比协同过滤算法分别提高了19%和37%,覆盖率分别提高27%和42%?     

一种基于加权共同邻居相似度的局部社区发现算法

传统的社区发现算法能够找出网络中所有的社区,其时间复杂度取决于网络的规模.挖掘大网络中的全局社区结构因为时间复杂度高而难以实现,局部社区发现作为一种不需要知道网络的整体结构,从给定的节点逐步向外扩展,寻找该节点所在社区的方法,在大网络时代具有重要的应用意义.目前这方面的研究已经获得广泛关注,并提出了很多局部社区发现算法.针对已有局部社区发现算法需要人工设置参数、准确率低的问题,提出一种新的局部社区发现算法.首先,提出一种加权邻居节点的共同邻居相似度指标,用于计算网络中两个节点间的相似度;然后,基于该相似度指标,给出一种新的局部社区质量度量指标,在保证社区度量指标不下降的前提下,不断选择与当前局部社区嵌入度最大的节点加入到局部社区,逐步找出给定节点所在的社区;最后,在真实网络和仿真网络数据集上进行了实验.实验结果表明,该算法能有效地挖掘出给定节点所在的局部社区,相比具有代表性的Clauset,LWP,GMAC等局部社区发现算法有更高的准确率.     

基于小波变换局部方差的遥感图像融合

为了充分利用各种感图像的信息，在分析以往图像融合方法优缺点的基础上提出了基于小波变换局部方差的融合方法，将各源图像进行小波分解，采用局部方差准则融合源图像的各分解层，再进行小波逆变换得到融合图像．利用信息熵等标准和其他融合方法进行比较，实验结果表明用此方法能得到更好的融合效果．     

一种基于方差的自适应遗传算法

为了解决遗传算法的收敛速度和全局收敛性之间的矛盾,本文提出了一种改进的自适应遗传算法Adaptive GA Based on Square Error(SEAGA)。在原自适应遗传算法Adaptive GA(AGA)的基础上提出用适应度方差函数来监控种群的进化情况并据此自动调整算法的交叉率和变异率的思想。通过用此算法对测试函数进行计算,并与SGA,AGA的结果进行比较,可以看出本算法在收敛速度和全局搜索性上优于其它同类算法。     

一种自适应局部和全局融合的协同过滤算法

相似度计算模型是协同过滤技术的核心,相似度模型的好坏直接关系到近邻用户推荐的准确性。通过用户项目评分数据集局部相似性与全局相关性分析,提出相似性度量改进模型,而改进后模型用MovieLens100K数据集实验验证,通过均方根误差、平均绝对误差和召回率三个实验结果分析。该算法可有效地提高推荐预测评分和推荐项目的准确率。     

一种稀疏度拟合的图像自适应压缩感知算法

针对运用压缩感知理论对图像进行自适应压缩采样时,采样率及稀疏度阈值确定具有很强的主观性,提出一种稀疏度拟合的精确自适应采样算法.该算法通过循环迭代来确定各个稀疏度下满足PSNR要求的最低采样率,利用最小二乘法对稀疏度及采样率数据进行拟合,得到稀疏度-采样率选取的最佳目标函数.基于TVAL3重构算法对上述自适应采样算法进行了实验仿真,结果表明,重构图像的PSNR均高于用相同值的固定采样率重构的PSNR值,其中纹理特征区分明显的图像此PSNR差值能达到3.5 dB以上.相比粗糙自适应算法,平均采样率比其降低的同时,重构图像仍得到了更高的PSNR值.      

一种基于自适应阈值的图像分割算法

为提高目标检测概率，针对复杂的地面目标红外亚图像，提出了一种以最大类间方差法为基础的自适应阈值图像分割方法。用分割出的目标和背景区域的灰度统计量，设计了一个判断是否得到正确分割的准则．理论分析和实验结果表明，对于复杂背景下低对比度、低信噪比的地面目标，不论目标在图像中所占面积大小，利用该方法均可得到正确的分割结果．通过设置阈值运算的灰度取值范围，可大大减少计算量，节省处理时间．     

基于改进型VSM-HowNet融合相似度算法研究

随着信息科学技术的发展和互联网技术的普及,社会上出现了越来越多的以博取观众的眼球为目的的“标题党”现象。为了识别“标题党”新闻,给出了一种基于改进型的VSM 结合余弦相似度的文本相似度计算方法和《知网》( HowNet) 文本相似度计算方法,并研究了基于改进型VSM-HowNet 融合相似度算法,用这些文本相似度的计算方法分别和已有研究中的王氏主题-词形文本相似度计算方法做对比。此方法对“标题党”新闻识别的总准确率、总召回率及总F1值均高于其他文本相似度计算方法,对于识别一篇未知类型的新闻,改进型VSM-HowNet 融合相似度算法相比于其他文本相似度计算方法更有优势。     

一种自适应PCNN图像融合方法

提出一种以图像局部方差和均值作为脉冲耦合神经网络(PCNN)参数自动调整的融合方法,并与多种金字塔融合算法、主成分分析融合方法、小波变换等图像融合算法进行比较.研究结果表明:所提出的融合方法无论是主观视觉效果还是客观评价结果均具有一定的优势,这对于拓宽PCNN的理论研究和实际应用具有一定价值.     

一种基于局部对比度的分块压缩感知多聚焦图像融合算法

提出了一种有效的基于局部对比度的分块压缩感知多聚焦图像融合算法。首先采用结构随机矩阵对源图像进行分块压缩测量,获得分块压缩测量值;其次,根据块局部对比度选择清晰的块进行初步融合;再通过多数滤波对初步融合结果进行一致性校验,得到最终的融合结果;最后,通过平滑投影Landweber算法(SPL)重构融合图像。实验结果表明,与目前基于BCS图像融合方法相比,本文所提方法对于多聚焦图像融合,在主观视觉感知以及客观定量指标如信息熵、互信息及平均梯度及算法运行效率等方面均有明显改进。     

基于小波变换的自适应图像融合算法

在分析已有小波图像融合方法的基础上,针对高、低频融合规则的选择问题,提出了一种基于小波多分辨率分解的图像融合算法。该算法对小波分解后的低频子图像采用基于主成分分析的低频融合规则进行融合,而对高频子图像采用系数绝对值取最大和基于局部均值方差最大化的融合规则进行融合。实验结果表明,该方法提高了融合图像包含的信息量,最大可能地消除了局部对比度极性反转的情况,明显地增强了融合图像的清晰度,而且很好地保留了源图像中的边缘细节。     

基于方差相似度计算的人脸识别技术

针对人脸识别过程中所需的图像匹配,采用计算特征矢量方差的方法,经过一定的对应关系变化,得到了相似度计算的权值.这些权值具有很好的稳定性和准确性,有利于识别率的提高.实验采用自制人脸库进行识别测试,取得了较满意的结果,验证了此方法的有效性.     

一种基于掩模技术的图像融合算法

以图像的融合技术为研究对象,利用小波这一有效的信号处理工具对图像进行多尺度的分解,在图像区域特征的指导下选取有效信息构造出合理高效的图像融合方案。     

一种新的基于局部小波统计特性的多聚焦图像融合算法

改进了局部小波对比度的定义.提出一种利用小波变换实现多聚焦图像融合的方法.基于新的对比度的融合过程,由源图像上计算的视觉重要性构造融合图像对应的小波系数,因而融合图像更符合人的视觉特性.仿真结果利用熵、交叉熵、均方根误差对该方法的融合性能进行了评价与分析,实验结果表明,该融合方法充分保留图像的细节信息,并具有良好的稳定性.     

一种新的图像融合算法

提出一种各分解层上的不同频率分量采用不同的融合算子的双正交小波函数图像融合的新方法。首先将参加融合的两幅图像进行双正交小波多尺度分解,再根据纹理信息函数和边缘亮度函数的相关系数,对分解后的高频部分和低频部分采用不同融合算子进行加权融合。仿真结果表明,该算法与传统的图像融合算法相比较,能得到清晰度更高,偏差指数更小的融合图像。     

基于结构相似度的图像融合客观评价指标

针对目前图像融合客观评价指标不能很好地解决客观评价与主观视觉感知相符和的问题,提出了基于结构相似度与直方图均衡化相结合的红外与可见光图像融合客观评价指标.实验结果表明,与现有的经典客观评价指标相比,本文提出的方法更能正确地反映视觉感知,可用于红外与可见光图像融合客观评价.     

基于加权结构相似度的图像融合质量评价

利用结构信息理论,提出了基于加权结构相似度的图像融合质量评价方法.该方法充分考虑了图像的结构信息和人眼的视觉特性,无需标准参考图像,可以为不同场合下选择不同的算法提供依据.不同融合算法的质量评价结果表明该方法是有效的.     

一种基于函数依赖的属性相似度调整算法

属性相似度的准确性是影响实体分辨准确程度的重要因素之一.为提高属性相似度的准确性,分析了属性相似度与函数依赖的关系,给出了属性相似度调整原则,提出了依据函数依赖进行相似度划分、相似度传递调整和计算相似度调整代价的方法,提出了通过属性相似度调整提高属性相似度准确性的属性相似度传递调整算法.实验结果表明,该算法能够更好地区分匹配记录对和不匹配记录对,获得更高的查全率、查准率和F1值.