角点特征检测和精确定位是图像配准与匹配的基础。探讨了Moravec算子和Harris算子的基本原理,并进行了图像的角点特征检测和实验分析,结果显示Harris算子效果要好。但是,Harris算子对真实
句子的相似度计算在自然语言处理的各个领域都占有十分重要的地位。提出了一种多特征融合的句子相似度计算模型,该计算方法把句子的词形、词序、结构、长度、距离和语义这6种特征相似度考虑进来,通过对不同的特征赋
一种基于距离约束的改进SURF算法,李红波,赵永耀,图像特征点匹配算法是增强现实几何一致性技术中的核心算法,目前图像特征点匹配算法耗时较大,准确性较差。提出了一种基于距离约
针对高光谱遥感图像中的超宽条带噪声干扰现象,在深入研究高光谱图像特点和条带噪声产生机理的基础上,提出了一种新的基于最小序列值、小波变换和矩匹配相结合的滤波算法(OWM算法)。该算法主要包括灰度对比度处
RFC算法是目前具有代表性的一种报文分类算法,具有匹配速度快、占用内存少、支持范围匹配等优点,但是它不能处理变长字符串域。结合多模式匹配算法的思想,对RFC算法进行了有益扩充,使新算法能够根据变长字符
图像拼接技术中消除特征点误匹配是一项重要环节,针对传统的消除误匹配的RANSAC算法迭代次数多,计算复杂度较大且不能完全消除误匹配等缺点,提出了一种基于几何约束的RANSAC改进算法。该算法将几何约束
针对粒子滤波重采样过程中存在的粒子多样性丧失问题,提出一种改进重采样的粒子滤波算法。按照局部重采样算法对粒子进行分类,中等权值的粒子保持不变,大、小两种权值的粒子采用Thompson-Taylor算法
针对鸡群算法(CSO)易陷入局部最优和出现早熟收敛的缺陷,提出了一种混合改进的鸡群优化算法(OBSA-CSO)。通过采用反向学习对种群进行初始化,同时对越界个体进行边界变异操作保证了提出算法的种群多样
非接触式扫描获取的散乱点云数据存在大量冗余。为方便模型重构,点云数据精简是不可或缺的点云预处理步骤。提出一种散乱点云数据精简的改进算法,首先将包围点云数据的最小包围盒划分成若干个子空间,根据每个含有点
提出了一种高效的改进的粒子群优化策略,把整个群体分为几个子群体,进行子群体的专业化社会分工与信息交换,该策略在提高算法局部搜索能力的同时也兼顾了全局搜索能力。测试表明,与现有方法比较,该方法全局寻优的
