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匹配算法論文范文第1篇

關(guān)鍵詞：雙目視覺(jué) 立體匹配 導(dǎo)航定位 機(jī)器人

中圖分類號(hào)：TP242 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1007-9416(2011)12-0059-02

引言

雙目視覺(jué)是一種通過(guò)兩幅圖像獲取物體三維信息的方法，具有通過(guò)二維圖像認(rèn)知物體三維立體信息的能力，其關(guān)鍵技術(shù)就是要解決兩幅圖像中對(duì)應(yīng)點(diǎn)的匹配問(wèn)題［1］。立體匹配一直都是機(jī)器視覺(jué)領(lǐng)域中的難點(diǎn)和熱點(diǎn)，論文根據(jù)結(jié)合變電站及巡檢機(jī)器人雙目視覺(jué)系統(tǒng)的特點(diǎn)，運(yùn)用匹配輔助區(qū)域匹配算法實(shí)現(xiàn)立體匹配，獲得密集準(zhǔn)確的深度圖。

1、立體匹配原理

立體匹配基于視差原理，如圖1所示。其中基線距B=兩攝像機(jī)的投影中心連線的距離；攝像機(jī)焦距為f。設(shè)兩攝像機(jī)在同一時(shí)刻觀看空間物體的同一特征點(diǎn)，分別在“左眼”和“右眼”上獲取了點(diǎn)的圖像，它們的圖像像素坐標(biāo)分別為

采用平行攝像機(jī)模型，兩攝像機(jī)的圖像在同一個(gè)平面上，并且特征點(diǎn)p的圖像坐標(biāo)y坐標(biāo)在左右圖像平面上相同，

可以得到：

要想根據(jù)左右圖像對(duì)完成立體匹配任務(wù)，就把只需計(jì)算左右圖像對(duì)的立體視差，立體視差是景物點(diǎn)在左右圖像中圖像像素的橫坐標(biāo)之差，即：

從而就可以建立立體視差圖(又稱深度圖)。所建立的立體視差圖可以細(xì)分為兩個(gè)子區(qū)域，零視差子區(qū)域和非零視差子區(qū)域，零視差子區(qū)域?yàn)闄C(jī)器人可以自由行走的無(wú)障礙平坦區(qū)域；非零視差子區(qū)域?yàn)槠教箙^(qū)域上的凸出區(qū)域，可能是障礙物存在的區(qū)域。

根據(jù)式(3)及立體視差原理，可以方便地計(jì)算世界坐標(biāo)下的特征點(diǎn)在攝像機(jī)坐標(biāo)系下的三維坐標(biāo)：

左攝像機(jī)像面上的任意一點(diǎn)只要能在右攝像機(jī)像面上找到對(duì)應(yīng)的匹配點(diǎn)，就可以確定出該點(diǎn)的三維坐標(biāo)。這種方法是完全的點(diǎn)對(duì)點(diǎn)運(yùn)算，像面上所有點(diǎn)只要存在相應(yīng)的匹配點(diǎn)，就可以根據(jù)式(5)計(jì)算出對(duì)應(yīng)的三維坐標(biāo)。

2、立體匹配設(shè)計(jì)

經(jīng)過(guò)圖像預(yù)處理，可以為立體匹配提供較理想立體圖像對(duì)，降低了匹配算法的難度。論文結(jié)合變電站、檢機(jī)器人雙目視覺(jué)系統(tǒng)的特點(diǎn)，運(yùn)用特征輔助區(qū)域匹配算法實(shí)現(xiàn)立體匹配，該算法結(jié)合特征匹配算法及區(qū)域匹配算法的優(yōu)點(diǎn)，可以在計(jì)算量不大的情況下，生成密集準(zhǔn)確的立體視差圖。

算法的總體上分三步：

2.1 匹配初始化階段

匹配初始化階段需要完成以下工作：對(duì)雙目攝像機(jī)參數(shù)的標(biāo)定；對(duì)攝像機(jī)所采用的圖像運(yùn)用高斯―拉普拉斯模板進(jìn)行圖像預(yù)處理；對(duì)預(yù)處理的圖像運(yùn)用加速主成分分析法實(shí)現(xiàn)圖像的特征提取；這些過(guò)程都是為后面的立體匹配做準(zhǔn)備，為之提供較理想的立體圖像對(duì)。

2.2 特征匹配階段

根據(jù)各種匹配準(zhǔn)則縮小匹配點(diǎn)的搜索范圍，利用特征匹配算法確定正確的匹配點(diǎn)。

2.3 區(qū)域匹配階段

由于前面特征提取算法限制，不可能把景物所有特征點(diǎn)全部提取到，所以特征點(diǎn)匹配完成后，還存在一些有價(jià)值的非特征點(diǎn)未被匹配。但是這些未被匹配點(diǎn)被已匹配點(diǎn)限制在較小的范圍內(nèi)，對(duì)這些小范圍點(diǎn)的匹配就是區(qū)域匹配算法的工作。

對(duì)多個(gè)可能的候選匹配點(diǎn)比較時(shí)，可能使用的依據(jù)有灰度、曲率、拉普拉斯變換、梯度等。結(jié)合變電站實(shí)際環(huán)境，運(yùn)用連續(xù)性約束準(zhǔn)則和灰度、x方向的灰度梯度、梯度方向唯一確定匹配點(diǎn)［2］。思路如下：

①┍算視覺(jué)連續(xù)性約束相關(guān)系數(shù)

其中d為已匹配點(diǎn)的視差均值，d為當(dāng)前候選匹配點(diǎn)的視差。若，1為預(yù)先設(shè)定視覺(jué)連續(xù)性約束相關(guān)系數(shù)閾值，排除此候選匹配點(diǎn)，重復(fù)執(zhí)行此步直到時(shí)，執(zhí)行第2步；否則直接執(zhí)行第2步執(zhí)行。

②計(jì)算候選匹配點(diǎn)與待匹配點(diǎn)的灰度相關(guān)值Vcorr、x方向的灰度梯度接近程度系數(shù)Kgard_r、梯度方向相關(guān)系數(shù)式(7)-(8)中，K_gard_x、K_gard_y為基準(zhǔn)圖像上特征點(diǎn)x和y方向的梯度，Rgrad_x、Rgrad_y為候選匹配點(diǎn)x和y方向的梯度，fl、fr為左右圖像的灰度函數(shù)，、為特征點(diǎn)和候選匹配點(diǎn)在窗口(2N+2M+1)中灰度均、為兩點(diǎn)在窗口中灰度標(biāo)準(zhǔn)差。若有Vcorr

③計(jì)算總判斷依據(jù)

計(jì)算出所有候選匹配點(diǎn)的Iall值，其Iall值最大者即認(rèn)為是最佳候選匹配點(diǎn)，即特征點(diǎn)Pleft在右圖像中的匹配點(diǎn)。

要匹配固定大小的圖像窗口中的像素，相似約束準(zhǔn)則是兩幅圖像在窗口中的相關(guān)性度量，當(dāng)被搜索區(qū)域的點(diǎn)與待匹配點(diǎn)間相似約束準(zhǔn)則最大化時(shí)，認(rèn)為搜索區(qū)域的點(diǎn)是待匹配點(diǎn)的匹配點(diǎn)［3］。

設(shè)有立體圖像對(duì)IMG1、IMGr，Pl、Pr為兩幅圖像中的像素點(diǎn)，相關(guān)窗口大小為，為圖像IMGl中像素點(diǎn)Pl在圖像3、實(shí)驗(yàn)與結(jié)果

圖2中左右兩圖像，是左右攝像機(jī)對(duì)同一景物拍攝所得。

根據(jù)上圖的左右兩圖，運(yùn)用立體匹配算法求得立體視差圖。實(shí)驗(yàn)結(jié)果如圖3所示，其中左圖像素深度圖，右圖是對(duì)左圖經(jīng)median處理后的效果圖，看起來(lái)對(duì)左圖清晰了不少，但不能顯示真實(shí)圖像視差關(guān)系。此算法消耗較長(zhǎng)時(shí)間，將在以后工作中改進(jìn)。

參考文獻(xiàn)

［1］楊俊,賈秀芳.變電站防火防盜圖像識(shí)別的研究.中國(guó)高等學(xué)校電力系統(tǒng)及其自動(dòng)化專業(yè)第20屆學(xué)術(shù)年會(huì)，2004.7.

［2］林琳.機(jī)器人雙目視覺(jué)定位技術(shù)研究［D］．西安電子科技大學(xué)碩士學(xué)位論文,2009.

［3］薛長(zhǎng)松．基于DM642的雙目視覺(jué)控制系統(tǒng)研究［D］.河南大學(xué)碩士學(xué)位論文,2007.

匹配算法論文范文第2篇

Shang Peini；Wang Jianqiang

（School of Information Engineering，Yulin University，Yulin 719000，China）

摘要：分析了畢業(yè)論文選題系統(tǒng)的特點(diǎn)，引入了學(xué)生及指導(dǎo)教師對(duì)選題結(jié)果的滿意度，建立了一個(gè)以總體滿意度最大為目標(biāo)的畢業(yè)論文選題系統(tǒng)模型，并在此基礎(chǔ)上設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)了基于web的本科畢業(yè)論文選題系統(tǒng)。實(shí)際應(yīng)用表明，該系統(tǒng)可以有效的提高畢業(yè)論文選題的總體滿意度及選題質(zhì)量。

Abstract: The thesis analyzed the characteristics of graduation projects' selection system, introduced the satisfaction of student and instructor with the results on the topics, established a model of graduation projects' selection system which took the overall satisfaction as the goal, and on this basis, designed and implemented graduation projects' selection system for undergraduates based on web. The application showed that this system could effectively improve the overall satisfaction of thesis topics and the quality.

關(guān)鍵詞：滿意度 畢業(yè)設(shè)計(jì) 選題系統(tǒng) web

Key words: satisfaction；graduation project；selection systems；web

中圖分類號(hào)：TP39 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A文章編號(hào)：1006-4311（2011）29-0147-02

0引言

畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文）是高校培養(yǎng)學(xué)生的重要環(huán)節(jié)，隨著高校的擴(kuò)招，畢業(yè)論文選題的工作量也越來(lái)越大，以往的手工選題的方式已經(jīng)遠(yuǎn)遠(yuǎn)不能滿足高校畢業(yè)論文選題的需求。一個(gè)有效的方法是采用計(jì)算機(jī)智能選題系統(tǒng)，在畢業(yè)論文選題系統(tǒng)中，一個(gè)學(xué)生只能選擇一個(gè)題目作為自己的最終論文題目；同樣，一個(gè)題目也只能分配給一個(gè)學(xué)生。如果最終題目由學(xué)生自己確定，那么就會(huì)出現(xiàn)這樣的情況：先選的學(xué)生具有更大的選擇余地，后選的學(xué)生由于不能再選已經(jīng)選定的題目，所以其可選擇的題目會(huì)越來(lái)越少，這對(duì)很多學(xué)生來(lái)說(shuō)是很不公平的。如果學(xué)生選擇自己的志愿，而最終題目由老師來(lái)定，這不但加大了老師的工作量，而且還是不能保證每位同學(xué)的公平性。如果采用計(jì)算機(jī)智能輔助選題，設(shè)計(jì)最優(yōu)匹配算法實(shí)現(xiàn)學(xué)生與題目的整體最優(yōu)匹配，無(wú)疑將大大提高選題的效率。

一些學(xué)者曾對(duì)題目的智能化匹配作過(guò)比較深入的研究，如湯穎采用模糊匹配技術(shù)進(jìn)行學(xué)生一題目的自動(dòng)匹配[1]；潘志方將題目與學(xué)生的匹配抽象為二分圖的匹配，并采用改進(jìn)的Ford-Fulkenson算法實(shí)現(xiàn)了題目與學(xué)生的自動(dòng)匹配[2]；楊勝超等將學(xué)生的滿意度引入到了畢業(yè)論文選題中[3]。但是，他們只是考慮了題目與學(xué)生的最大匹配數(shù)，并沒(méi)有同時(shí)考慮學(xué)生和教師整體滿意度最優(yōu)的情況，而教師的滿意度往往對(duì)選題質(zhì)量的控制起著關(guān)鍵作用。

本文在畢業(yè)論文選題系統(tǒng)中引入了學(xué)生和教師的滿意度，建立了在最有匹配基礎(chǔ)上的以滿意度最大為目標(biāo)的選題系統(tǒng)模型，給出了算法實(shí)現(xiàn)并將其應(yīng)用到了本科畢業(yè)論文選題系統(tǒng)的設(shè)計(jì)中，最后給出了畢業(yè)論文選題系統(tǒng)的具體實(shí)現(xiàn)，并進(jìn)行了實(shí)際測(cè)試。測(cè)試結(jié)果表明，該選題的應(yīng)用可以提高選題的總體滿意度和選題質(zhì)量。

1選題系統(tǒng)最大滿意度模型

設(shè)S為學(xué)生的集合，有sm屬于S，m屬于[1，M]，其中M為學(xué)生數(shù)。設(shè)T為題目的集合，有tn屬于T，n屬于[1，N]，其中N為論文題目總數(shù)。那么對(duì)于所有的選題情況有集合Anm，對(duì)于某一具體選題，學(xué)生滿意度Xnm，教師滿意度Ynm，那么Xnm+Ynm有最大值，max(Xnm+Ynm)。因此，該問(wèn)題變成了求解滿意度最大值問(wèn)題，并能確定在取得最大值情況下Anm的集合，也就是具體的每一個(gè)學(xué)生的對(duì)應(yīng)的唯一的選題。

2畢業(yè)論文選題系統(tǒng)的設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)

2.1 系統(tǒng)用例該系統(tǒng)的用戶主要有三類，分別是系統(tǒng)管理員、普通教師和學(xué)生，系統(tǒng)用例說(shuō)明如表1所示。

2.2系統(tǒng)流程設(shè)計(jì)基于最大滿意度的畢業(yè)設(shè)計(jì)選題系統(tǒng)，充分考慮了學(xué)生確定自己論文題目的自由性：學(xué)生可以自主命題由老師來(lái)審核，如果審核通過(guò)則可作為自己的最終論文題目，如果未通過(guò)審核還可以反過(guò)來(lái)參加預(yù)選或者再次自主命題（有最大自主命題數(shù)限制）。同時(shí)將教師對(duì)選題情況的評(píng)價(jià)引入，更加合理。同時(shí)還優(yōu)化了題目預(yù)選的匹配：通過(guò)管理員啟動(dòng)最大滿意度匹配算法，確定出學(xué)生與題目的最優(yōu)匹配方案，這樣便大大減輕了老師的工作量，提高了選題的效率。最后，如果通過(guò)以上兩個(gè)步驟還有學(xué)生沒(méi)有定題，就只有通過(guò)老師手動(dòng)確定學(xué)生的最終題目。

2.3 系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)基于前邊的分析設(shè)計(jì)，我們需要設(shè)計(jì)到下列各表，這些表之間相互關(guān)聯(lián)，共同存儲(chǔ)著系統(tǒng)所需要的數(shù)據(jù)。在設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)庫(kù)表的過(guò)程中，應(yīng)遵循以下幾條原則，數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)一個(gè)表最好值存儲(chǔ)一個(gè)實(shí)體或?qū)ο蟮南嚓P(guān)信息，不同的實(shí)體最好存儲(chǔ)在不同的數(shù)據(jù)表中，如果實(shí)體還可以再分，實(shí)體的劃分原則是最好能夠比當(dāng)前系統(tǒng)要開(kāi)發(fā)的實(shí)體的顆粒度要小，數(shù)據(jù)表的信息結(jié)構(gòu)一定要合適的，表的字段的數(shù)量一定不要過(guò)多，擴(kuò)充信息和動(dòng)態(tài)變化的信息一定要分開(kāi)在不同的表里，對(duì)于多對(duì)多這樣的表關(guān)系系統(tǒng)盡量不出現(xiàn)。該系統(tǒng)中主要的數(shù)據(jù)表如表2-表5。

普通教師參數(shù)表保存的是用戶參數(shù)，UserID是用戶注冊(cè)時(shí)輸入的，作為該表的主鍵，表中記錄的用戶編號(hào)是不會(huì)相同的，這要求在用戶注冊(cè)時(shí)檢查欲注冊(cè)的用戶名是否已經(jīng)被注冊(cè)過(guò)，這是必要的一步。（故部分系統(tǒng)在注冊(cè)時(shí)要求用個(gè)人Email地址作為用戶ID，這樣重復(fù)的幾率非常低，但也是需要檢查的。）且UserID在其他表中也會(huì)用到。（表2）

學(xué)生參數(shù)表保存的是用戶參數(shù)，StID是用戶注冊(cè)時(shí)輸入的，作為該表的主鍵，表中記錄的用戶編號(hào)是不會(huì)相同的，這要求在用戶注冊(cè)時(shí)檢查欲注冊(cè)的用戶名是否已經(jīng)被注冊(cè)過(guò)，這是必要的一步。（表3）管理員參數(shù)表是管理員的一些注冊(cè)信息，其中Adminid是管理員編號(hào)，是該表的主鍵。其余各字段與普通教師參數(shù)表中的字段意義相同。（表4）

題目信息參數(shù)表是信息的各種參數(shù)，包括題目的編號(hào)（系統(tǒng)自動(dòng)生成），是該表的主鍵。題目的詳細(xì)內(nèi)容是對(duì)該題目的簡(jiǎn)單介紹，題目類別根據(jù)需要進(jìn)行設(shè)置。（表5）

2.4 系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)最后，系統(tǒng)采用asp+access進(jìn)行了實(shí)現(xiàn)，具體實(shí)現(xiàn)過(guò)程由于篇幅所限，不再贅述。

3系統(tǒng)測(cè)試

該系統(tǒng)設(shè)計(jì)完成后，在榆林學(xué)院信息工程學(xué)院2010屆本科畢業(yè)生的畢業(yè)論文選題過(guò)程中進(jìn)行了實(shí)際的測(cè)試，測(cè)試數(shù)據(jù)如表6。

在此次測(cè)試中，共有學(xué)生96人，題目107個(gè)，從表中可以看出，采用手工分配方案，只有74個(gè)學(xué)生可以分得選題，而采用智能最大滿意度方案，有91人分得了選題（其余學(xué)生采用手工分配）；在滿意度方面，采用最大滿意度方案后，學(xué)生的整體滿意度和教師的整體滿意度均有較大提高。

4結(jié)束語(yǔ)

按照以上描述的設(shè)計(jì)思路和算法，采用Asp技術(shù)+Access后臺(tái)數(shù)據(jù)庫(kù)實(shí)現(xiàn)了畢業(yè)論文選題系統(tǒng)。該系統(tǒng)將選題結(jié)果學(xué)生和教師整體滿意度最大作為目標(biāo)，不但大大降低了整個(gè)選題過(guò)程的工作量，而且大大提高了學(xué)生及教師對(duì)選題結(jié)果的整體滿意度，從而提高了選題質(zhì)量。該系統(tǒng)在榆林學(xué)院信息工程學(xué)院2010屆計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)專業(yè)本科畢業(yè)生的畢業(yè)論文選題中進(jìn)行了應(yīng)用，取得了良好的效果。

參考文獻(xiàn)：

[1]湯穎.畢業(yè)設(shè)計(jì)立項(xiàng)與選題管理及其支持系統(tǒng).合肥工業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版)，2006,29(5):613-616.

匹配算法論文范文第3篇

【關(guān)鍵詞】圖像匹配 積相關(guān)跟蹤 算法

電視跟蹤系統(tǒng)對(duì)目標(biāo)的跟蹤是通過(guò)跟蹤指定目標(biāo)的圖像實(shí)現(xiàn)的。目前在該系統(tǒng)中應(yīng)用比較廣泛的是形心跟蹤和積相關(guān)跟蹤算法。形心跟蹤算法簡(jiǎn)單,在一般條件下可以達(dá)到較高的跟蹤精度,但是這種算法的跟蹤精度受周圍條件的影響較大。積相關(guān)跟蹤的優(yōu)點(diǎn)是受環(huán)境的影響很小,并且通過(guò)快速簡(jiǎn)化積相關(guān)算法的實(shí)現(xiàn),能夠提高系統(tǒng)的實(shí)時(shí)性,因此能夠得到廣泛的應(yīng)用。

1、積相關(guān)算法概述

以圖像匹配為基礎(chǔ)的電視跟蹤方法,習(xí)慣上稱為電視圖像相關(guān)跟蹤,簡(jiǎn)稱為相關(guān)跟蹤。積相關(guān)算法是常見(jiàn)的相關(guān)算法中的一種,也叫歸一化相關(guān)算法:

相似性度量(x0,y0)的表達(dá)式為:

n~(x0,y0)=m-1X=0m-1y=0f(x,y)t(x+x0,y+y0)m-1X=0m-1y=0f2(x,y)m-1X=0m-1y=0t2(x+x0,y+y0)

其中,0≤x0≤n-m, 0≤y0≤n-m。如果把f(x,y)和t(x,y)分別看作兩個(gè)歐式空間里的矢量,那么積相關(guān)算法的度量值表達(dá)式正是這兩個(gè)矢量在歐式空間里夾角的余弦。這是一個(gè)非常有用的性質(zhì),它的實(shí)際意義是,當(dāng)環(huán)境光強(qiáng)發(fā)生變換時(shí)。應(yīng)用積相關(guān)算法可以不受干擾。

2、跟蹤穩(wěn)定性的研究

所謂跟蹤的穩(wěn)定性是指匹配點(diǎn)的位置是否能夠唯一確定或者在一個(gè)極小的范圍內(nèi)滑動(dòng)。研究系統(tǒng)跟蹤的穩(wěn)定性具有十分重要的意義。

2.1圖像預(yù)處理對(duì)跟蹤穩(wěn)定性的影響

在智能電視跟蹤系統(tǒng)中實(shí)現(xiàn)積相關(guān)算法時(shí),采取必要的圖像預(yù)處理是非常必要和有益的。對(duì)模板和實(shí)時(shí)圖像進(jìn)行灰度均衡,使相關(guān)峰變得尖銳,從而提高跟蹤性能;增大圖像的對(duì)比度,也可以使相關(guān)峰變得尖銳,從而提高跟蹤性能;對(duì)圖像進(jìn)行灰度最小化處理,使相關(guān)峰變得尖銳,提高跟蹤性能。

2.2模板選取對(duì)跟蹤穩(wěn)定性的影響

積相關(guān)跟蹤算法的模板需要人工在視場(chǎng)范圍內(nèi)進(jìn)行鎖定,這個(gè)初始的第一個(gè)模板對(duì)跟蹤效果也是有影響的。為了得到良好的跟蹤效果,相關(guān)峰應(yīng)當(dāng)盡量選擇在圖像比較復(fù)雜并且沒(méi)有規(guī)律的區(qū)域內(nèi)。

2.3奇偶場(chǎng)對(duì)跟蹤穩(wěn)定性的影響

系統(tǒng)采用的攝像頭是按照PAL-D制式進(jìn)行隔行掃描按照奇偶場(chǎng)產(chǎn)生圖像的。對(duì)一幅靜止的圖像如果采用隔場(chǎng)匹配,那么一個(gè)模板始終與奇數(shù)場(chǎng)或者偶數(shù)場(chǎng)的實(shí)時(shí)圖像進(jìn)行匹配,此時(shí)跟蹤點(diǎn)就始終是穩(wěn)定的。對(duì)于動(dòng)態(tài)的、連續(xù)的圖像,應(yīng)該在算法中加入一些處理措施,比如對(duì)模板進(jìn)行刷新,否則可能造成跟蹤不穩(wěn)定。

3、簡(jiǎn)化的快速積相關(guān)圖像匹配算法

基于前面給出的簡(jiǎn)化歸一化積相關(guān)度量方法,為了進(jìn)一步減少匹配算法匹配時(shí)間,提高匹配效率,且同時(shí)保證一定的匹配精度與匹配概率,設(shè)計(jì)了先粗后精的分層匹配控制策略。

3.1先粗后精的分層匹配控制策略

下圖中給出了匹配控制策略的設(shè)計(jì)框圖。

這種匹配控制策略首先是進(jìn)行粗匹配,確定匹配點(diǎn)的大概位置或候選位置,接著進(jìn)行精匹配,確定匹配點(diǎn)的精確位置或最佳位置。精匹配是在粗匹配的結(jié)果---候選匹配子圖中完成的,因而搜索范圍大大減少,提高了匹配速度。

對(duì)于本文算法,使用該方案需要注意以下三點(diǎn)。

(1) 粗匹配階段,為了保證精匹配階段的有效性,必須確保粗篩選后所保留的預(yù)選點(diǎn)包含有匹配點(diǎn)。

(2) 門限法實(shí)現(xiàn)起來(lái)難度較大,多數(shù)是靠大量實(shí)驗(yàn)及經(jīng)驗(yàn)獲取,且僅在特定的情況下可以采用。實(shí)際中,可以考慮采用3~5點(diǎn)篩選法,即直接取粗匹配階段度量值最優(yōu)的3~5個(gè)匹配點(diǎn)作為精匹配基準(zhǔn)點(diǎn)。

(3) 圖像的預(yù)處理是指對(duì)匹配圖像的灰度數(shù)據(jù)進(jìn)行一定的壓縮或特征提取。在粗匹配階段,可以考慮隔像素取值且隔像素搜索。而在精匹配階段,像素值及搜索范圍均要適當(dāng)擴(kuò)展。

3.2算法設(shè)計(jì)

結(jié)合簡(jiǎn)化的度量方法及前面給出的先粗后精的分層匹配控制方案,設(shè)計(jì)了簡(jiǎn)化的快速歸一化積相關(guān)圖像匹配算法。

(1) 粗匹配階段

計(jì)算總的匹配搜索次數(shù)(如對(duì)于大小分別為m×m和n×n的基準(zhǔn)圖與實(shí)時(shí)圖,則總的搜索次數(shù)為(m-n+1)×(m-n+1),進(jìn)行循環(huán)遞推匹配。匹配準(zhǔn)則如下。

①每隔n1像素從基準(zhǔn)圖左上角開(kāi)始掃描獲取各個(gè)基準(zhǔn)子圖,并在實(shí)時(shí)圖及所選的基準(zhǔn)子圖中隔n2個(gè)像素取其滅度值,組成用于相關(guān)匹配的維數(shù)較小的灰度矢量。

②利用簡(jiǎn)化的歸一化積相關(guān)度量方法比較基準(zhǔn)子圖與實(shí)時(shí)圖灰度矢量的相似性。

③采用遞歸比較的方法得到3~5個(gè)最優(yōu)的匹配點(diǎn),對(duì)應(yīng)的基準(zhǔn)子圖作為候選配子圖。

(2) 精匹配階段

在粗匹配階段得到的各個(gè)匹配點(diǎn)周圍適當(dāng)展開(kāi)進(jìn)行搜索匹配(若粗匹配階段是隔n1像素進(jìn)行搜索的,則在各匹配點(diǎn)周圍展開(kāi)的幅值為應(yīng)在n1/2到n1的范圍內(nèi))。

①利用簡(jiǎn)化的積相關(guān)度量方法逐一取候選子圖,并在其擴(kuò)展的范圍內(nèi)進(jìn)行灰度匹配。

②所有度量值中,Rs(u,v)值最大的匹配位置便是最終的匹配結(jié)果。

4、提高跟蹤實(shí)時(shí)性

經(jīng)過(guò)大量的實(shí)驗(yàn),采用快速的簡(jiǎn)化積相關(guān)算法進(jìn)行匹配仿真實(shí)驗(yàn)可得出如下結(jié)論:

第一是積相關(guān)及本文簡(jiǎn)化快速積相關(guān)算法在智能電視跟蹤系統(tǒng)中出項(xiàng)的穩(wěn)定性干擾以及較小的幾何畸變具有良好的抑制作用,且實(shí)時(shí)圖像越大,其抑制能力越好。

第二是對(duì)未經(jīng)選定的圖像,可以考慮對(duì)匹配數(shù)據(jù)及搜索方案進(jìn)行適當(dāng)調(diào)整以獲得滿意的匹配效率。對(duì)于經(jīng)過(guò)選定的圖像,采用本文提出簡(jiǎn)化的積相關(guān)度量方法及先粗后精的分層匹配控制策略,有效地提高了匹配效率。

第三是減少匹配次數(shù)。在匹配時(shí),進(jìn)行一次粗匹配和二次精匹配。一次粗匹配時(shí)將步長(zhǎng)設(shè)為2個(gè)像素,這樣可以使計(jì)算量減少為原來(lái)的1/4。需要指出的是,采取上述的參數(shù)進(jìn)行積相關(guān)處理時(shí),一次粗匹配的過(guò)程中,可能會(huì)遺漏實(shí)際的最佳匹配點(diǎn),但是最佳匹配區(qū)域不會(huì)被遺漏,也就是說(shuō),最佳匹配點(diǎn)可以在二次精匹配中找回。

總之,通過(guò)上述方法可以在有限的硬件條件下,有效地提高了系統(tǒng)跟蹤的穩(wěn)定和實(shí)時(shí)性。

參考文獻(xiàn):

[1] Franz Matthias O, Bernhard. Scene-based homing by image matching[J].Biol. Cybern,1998:191-202.

[2]劉揚(yáng),趙峰偉,等.景像匹配區(qū)選擇方法研究[J].紅外與激光工程, 2001, 30(3): 168-170.

[3]任仙怡,廖云濤,張桂林等.一種新的相關(guān)跟蹤方法研究[J].中國(guó)圖象圖形學(xué)報(bào)(A版),2002,7(6):553~557.

[4]劉嘉.應(yīng)用隨機(jī)過(guò)程[M].北京:科學(xué)出版社,2002:12~13.

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[7]李尊民.電視圖像自動(dòng)跟蹤的基本原理.國(guó)防工業(yè)出版社.1998.

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作者簡(jiǎn)介:

匹配算法論文范文第4篇

關(guān)鍵詞：Java Web組件；管理信息系統(tǒng)；畢業(yè)設(shè)計(jì)；匹配算法；工作流

中圖分類號(hào)：TP315文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A文章編號(hào)：1009-3044(2012)16-3875-03

Components Based Graduation Design Managing Information System

YANG Zu-qiao1, LIU Gui-mei2

(1.College of Mathematics & Computer Science, HuangGang Normal University, Huanggang 438000, China; 2.Educational Technology Center, HuangGang Normal University，Huanggang 438000 , China)

Abstract: According to construction status of digital campus and the actual demands of graduation design management in our school, the basic modules of the projection management system is designed based on the Java Web Component technology. To achieve the functions of user registration, teacher questions, student topics, upload documents, download information, tutoring etc., and selected theme matching algorithm and system security are discussed mainly. Application the system can regulate the graduation designs selection and management process, improve work efficiency, economize the human resources and management costs, improve the management level of graduate de? sign.

Key words: Java Web component；management information system; graduate design；matching algorithm; Workflow

長(zhǎng)期以來(lái)，畢業(yè)設(shè)計(jì)管理全過(guò)程基本上是手工或計(jì)算機(jī)輔助打印等方式完成，這種管理方式效率較低，容易出錯(cuò)，不能適應(yīng)高校信息化的要求。因此需要一個(gè)針對(duì)此流程進(jìn)行管理的系統(tǒng)，使得此過(guò)程更加方便，更加透明，更加高效，以節(jié)省更多的人力和不必要的工作。現(xiàn)在有許多高校已經(jīng)設(shè)計(jì)并開(kāi)發(fā)了畢業(yè)設(shè)計(jì)管理系統(tǒng)，方便了學(xué)生和教師，提高了管理效率，但是，部分系統(tǒng)還是沒(méi)有從根本上改變畢業(yè)設(shè)計(jì)管理工作的總體流程和管理理念，存在信息孤立、交互方式單調(diào)等問(wèn)題，也還有以下幾個(gè)待改進(jìn)的方面：1）過(guò)多關(guān)注于畢業(yè)設(shè)計(jì)的選題管理，對(duì)畢業(yè)設(shè)計(jì)的過(guò)程管理的重視不夠；2）部分系統(tǒng)在可維護(hù)性、執(zhí)行效率和可擴(kuò)展性等方面還存在一些問(wèn)題[1]；3）系統(tǒng)信息的安全性有待進(jìn)一步提高[2]。

作為J2EE體系中的重要一環(huán)，JSP為創(chuàng)建高度動(dòng)態(tài)的Web應(yīng)用提供了一個(gè)獨(dú)特的開(kāi)發(fā)環(huán)境[3]。JSP設(shè)計(jì)目標(biāo)是為了使動(dòng)態(tài)頁(yè)面編寫更容易，更簡(jiǎn)單。到處可執(zhí)行，JSP技術(shù)完全與平臺(tái)無(wú)關(guān)的設(shè)計(jì)，包含它的動(dòng)態(tài)網(wǎng)頁(yè)和底層Server元件設(shè)計(jì)，加強(qiáng)元件功能，更容易建立動(dòng)態(tài)網(wǎng)頁(yè)。由于Java Web組件技術(shù)具有以下優(yōu)點(diǎn)：

1）可重復(fù)使用跨平臺(tái)的組件(如：JavaBean或Enterprise JavaBean組件)來(lái)執(zhí)行更復(fù)雜的運(yùn)算、數(shù)據(jù)處理；

2）組件可以跨平臺(tái)使用；

3）組件是基于二進(jìn)制代碼編碼，運(yùn)行效率高，安全性好。

該文利用Java Web組件技術(shù)開(kāi)發(fā)一個(gè)適合地方計(jì)算機(jī)類專業(yè)的畢業(yè)設(shè)計(jì)管理系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)畢業(yè)設(shè)計(jì)全過(guò)程的信息化管理。

1系統(tǒng)設(shè)計(jì)

軟件體系結(jié)構(gòu)的設(shè)計(jì)是整個(gè)軟件開(kāi)發(fā)過(guò)程中的關(guān)鍵點(diǎn)。B/S架構(gòu)在客戶端使用瀏覽器就可以訪問(wèn)到系統(tǒng)，大大簡(jiǎn)化了客戶端載荷，減輕了系統(tǒng)維護(hù)與升級(jí)的成本和工作量，降低了用戶的總體成本。系統(tǒng)總體任務(wù)是對(duì)學(xué)生和指導(dǎo)教師進(jìn)行管理，在仔細(xì)分析管理流程和已有系統(tǒng)的特色基礎(chǔ)上，本系統(tǒng)采用三層B/S架構(gòu)，包括瀏覽器、Web服器和數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)器，如圖1所示。

第二個(gè)問(wèn)題是系統(tǒng)的安全性問(wèn)題。本系統(tǒng)中采用隨機(jī)登錄驗(yàn)證碼機(jī)制防止惡意注冊(cè)和MD5加密機(jī)制保護(hù)用戶的密碼，可以實(shí)現(xiàn)對(duì)消息完整性的保護(hù)。這兩種安全措施可以有效保證用戶的密碼安全，從而提高系統(tǒng)的安全性能。

實(shí)現(xiàn)高校畢業(yè)設(shè)計(jì)及論文管理網(wǎng)絡(luò)化，為教師、學(xué)生以及學(xué)校管理都提供了極大便利，本系統(tǒng)有較強(qiáng)的針對(duì)性及實(shí)用性，能夠解決本校論文管理存在一系列問(wèn)題，在投入使用后，為教師、學(xué)生和管理人員提供了交流溝通的平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)管理人員、教師和學(xué)生的交流與互動(dòng)，有效解決高校畢業(yè)設(shè)計(jì)中存在的一些問(wèn)題，規(guī)范畢業(yè)設(shè)計(jì)流程，提高畢業(yè)設(shè)計(jì)的質(zhì)量。系統(tǒng)在具體使用過(guò)程中，肯定還會(huì)出現(xiàn)這樣那樣一些問(wèn)題，但隨著新技術(shù)不斷發(fā)展以及設(shè)計(jì)者對(duì)軟件體系不斷更新與完善，相信隨著本系統(tǒng)日漸成熟，給學(xué)校的教學(xué)管理及發(fā)展帶來(lái)方便。

[1]張敬普,婁鵬宇.工作流技術(shù)在畢業(yè)設(shè)計(jì)系統(tǒng)中的應(yīng)用[J].數(shù)字技術(shù)與應(yīng)用,2010 (8):35-35.

[2]曾小平,吳暾華.本科畢業(yè)設(shè)計(jì)管理系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[J].微型機(jī)與應(yīng)用, 2011 ,30(18):83-85.

[3]覃發(fā)兵,葛玉輝.基于Java Web組件技術(shù)的畢業(yè)設(shè)計(jì)管理系統(tǒng)[J].計(jì)算機(jī)應(yīng)用,2010,30(z1):321-323.

匹配算法論文范文第5篇

1.對(duì)當(dāng)前中文專業(yè)本科畢業(yè)論文指導(dǎo)的思考與建議 

2.談電大中文本科學(xué)生畢業(yè)論文寫作 

3.非英專本科生畢業(yè)論文中文摘要英譯研究——以魯東大學(xué)2010屆非英專部分畢業(yè)生為例 

4.談中文本科畢業(yè)論文的選題技巧——以中國(guó)現(xiàn)當(dāng)代文學(xué)為例

5.對(duì)中文專業(yè)本科畢業(yè)論文選題原則的思考 

6.高師中文系學(xué)生畢業(yè)論文寫作之我見(jiàn) 

7.中文專業(yè)本科生課程論文在提高畢業(yè)論文質(zhì)量中的地位和作用

8.中文專業(yè)本科生畢業(yè)論文寫作困境的原因分析 

9.提高中文專業(yè)畢業(yè)論文質(zhì)量的對(duì)策 

10.我院中文系、數(shù)學(xué)系舉行研究生畢業(yè)論文答辯會(huì) 

11.華中師范大學(xué)中文試驗(yàn)班畢業(yè)生畢業(yè)調(diào)查及對(duì)本科教學(xué)改革的啟示

12.中文專業(yè)畢業(yè)論文選題立論摭談 

13.高校文科學(xué)生畢業(yè)論文撰寫中的幾個(gè)問(wèn)題——以廣州大學(xué)人文學(xué)院中文系學(xué)生為考察對(duì)象

14.河西學(xué)院中文系畢業(yè)論文寫作及指導(dǎo)狀況調(diào)查分析與建議

15.中文本科畢業(yè)論文寫作片談  

16.獨(dú)立學(xué)院中文系畢業(yè)論文工作改革探索 

17.福建廣播電視大學(xué)84屆中文直屬班舉行畢業(yè)30周年系列慶祝活動(dòng) 

18.我院中文系首屆研究生畢業(yè) 

19.我院中文、政教兩系首屆工農(nóng)兵學(xué)員勝利畢業(yè) 

20.教學(xué)、科研、管理三豐收──有突出貢獻(xiàn)的中青年專家劉煥輝教授，1956年中文系畢業(yè)

21.怎樣寫好文學(xué)評(píng)論——兼談中文系學(xué)生畢業(yè)論文寫作

22.中文本科畢業(yè)論文古代文學(xué)方向選題指導(dǎo)  

23.中文本科畢業(yè)論文寫作中的常見(jiàn)問(wèn)題及指導(dǎo)對(duì)策

24.文科畢業(yè)論文寫作訓(xùn)練體系的建立與實(shí)踐探索——以中文學(xué)科為例 

25.回憶我的大學(xué)時(shí)代——讀過(guò)山東、四川、中央三個(gè)國(guó)立大學(xué)的中文系才畢業(yè)

26.獨(dú)一無(wú)二的松子——在香港中文大學(xué)畢業(yè)典禮上的講話

27.啟迪創(chuàng)新意識(shí) 培養(yǎng)創(chuàng)新精神——關(guān)于中文專業(yè)學(xué)生畢業(yè)論文寫作的思考

28.中文本科畢業(yè)論文寫作應(yīng)注意的幾個(gè)問(wèn)題 

29.蘇大中文系中國(guó)古代文學(xué)專業(yè)第二屆博士研究生畢業(yè) 

30.夏威夷大學(xué)和美國(guó)的中文教學(xué) 

31.中文分詞模型的領(lǐng)域適應(yīng)性方法 

32.使用二級(jí)索引的中文分詞詞典 

33.中文分詞技術(shù)綜述 

34.面向中文文本的情感信息抽取語(yǔ)料庫(kù)構(gòu)建 

35.中文分詞算法研究綜述  

36.一種快速中文分詞詞典機(jī)制 

37.中文圖書采訪質(zhì)量控制實(shí)踐探索 

38.中文文本分類反饋學(xué)習(xí)研究 

39.在線集體記憶的協(xié)作性書寫——中文維基百科“”條目(2004-2014)的個(gè)案研究

40.中文搜索引擎中的中文信息處理技術(shù)

41.中文分詞技術(shù)及其實(shí)現(xiàn)  

42.一個(gè)中文實(shí)體鏈接語(yǔ)料庫(kù)的建設(shè) 

43.自然語(yǔ)言理解的中文地址匹配算法 

44.中文文本情感分析綜述 

45.中文數(shù)據(jù)清洗研究綜述 

46.網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下高校圖書館中文期刊采購(gòu)策略研究

47.中文維基百科和百度百科類目組織系統(tǒng)的比較分析 

48.中文印刷字體單字與字庫(kù)軟件的著作權(quán)辨析 

49.基于Lucene的中文分詞方法設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn) 

50.中文姓名的自動(dòng)辨識(shí)  

51.改良嬰幼兒孤獨(dú)癥量表中文簡(jiǎn)化版的效度和信度 

52.基于詞典和詞頻的中文分詞方法  

53.中文核心期刊的地理分布及其變動(dòng)態(tài)勢(shì)研究 

54.面向領(lǐng)域中文文本信息處理的術(shù)語(yǔ)識(shí)別與抽取研究綜述

55.族裔特性、社會(huì)資本與美國(guó)華人中文學(xué)校

56.中文分詞對(duì)中文信息檢索系統(tǒng)性能的影響  

57.中文自動(dòng)標(biāo)引、全文檢索及中文搜索引擎三者關(guān)系的探討

58.中文微博情感分析研究綜述 

59.港式中文語(yǔ)序問(wèn)題略論 

60.公共圖書館中文圖書采訪質(zhì)量控制實(shí)踐與探索——以深圳圖書館為例 

61.中文文本的地理命名實(shí)體標(biāo)注 

62.基于規(guī)則的中文地址要素解析方法 

63.一種基于多重哈希詞典和K-最短路徑算法的中文粗分詞方案研究 

64.澳大利亞的中文教育環(huán)境及專項(xiàng)中文教師培訓(xùn)項(xiàng)目個(gè)案分析

65.中文文本的地理空間關(guān)系標(biāo)注 

66.中文分詞技術(shù)的研究 

67.中文分詞算法在搜索引擎應(yīng)用中的研究 

68.美國(guó)中小學(xué)中文教學(xué)的現(xiàn)狀、問(wèn)題及發(fā)展趨勢(shì) 

69.中文DOI路在何方——從參考文獻(xiàn)著錄與DOI的關(guān)系探討中文數(shù)字對(duì)象唯一標(biāo)識(shí)符的發(fā)展方向

70.中文敘詞表本體的形式化表示與SKOS的比較研究——以及對(duì)建立中文知識(shí)組織系統(tǒng)形式化表示標(biāo)準(zhǔn)體系的建議

71.一種基于Lucene的中文分詞的設(shè)計(jì)與測(cè)試 

72.KNN和SVM算法在中文文本自動(dòng)分類技術(shù)上的比較研究 

73.《同義詞詞林》在中文實(shí)體關(guān)系抽取中的作用 

74.中文微博命名實(shí)體識(shí)別

75.中文比較句識(shí)別及比較關(guān)系抽取 

76.統(tǒng)計(jì)與詞典相結(jié)合的領(lǐng)域自適應(yīng)中文分詞  

77.支持智能中文分詞的互聯(lián)網(wǎng)搜索引擎的構(gòu)建 

78.現(xiàn)當(dāng)代中文小說(shuō)譯入、譯出的考察與比較

79.中文信息處理研究工作的新進(jìn)展  

80.美國(guó)中文教學(xué)面臨的挑戰(zhàn)與對(duì)應(yīng)策略  

81.LanguageTool中文語(yǔ)法校對(duì)XML規(guī)則定制方法 

82.基于中文搜索引擎網(wǎng)絡(luò)信息用戶行為研究 

83.中文分詞技術(shù)及其應(yīng)用初探 

84.基于免疫的中文網(wǎng)絡(luò)短文本聚類算法 

85.中文文學(xué)作品中數(shù)字使用的模糊現(xiàn)象及其翻譯 

86.中文自然語(yǔ)言理解技術(shù)與智能檢索 

87.基于演化超網(wǎng)絡(luò)的中文文本分類方法 

88.基于卷積樹(shù)核的無(wú)指導(dǎo)中文實(shí)體關(guān)系抽取研究  

89.基于Lucene的中文字典分詞模塊的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn) 

90.一種中文分詞詞典新機(jī)制——雙字哈希機(jī)制  

91.面向新聞?lì)I(lǐng)域的中文文本分類研究綜述

92.改良嬰幼兒孤獨(dú)癥量表中文修訂版的信效度 

93.中文體育類核心期刊的引文分析 

94.中文系教師信息行為之研究:以輔仁大學(xué)為例 

95.中文分詞現(xiàn)狀及未來(lái)發(fā)展 

96.中文歧義研究25年——以《中文信息學(xué)報(bào)》論文為例 

97.美國(guó)大學(xué)華裔與非華裔學(xué)生中文習(xí)得差異及教學(xué)法探索 

98.現(xiàn)狀和設(shè)想——試論中文信息處理與現(xiàn)代漢語(yǔ)研究 

99.江蘇省科技類中文核心期刊統(tǒng)計(jì)分析

100.中文數(shù)字學(xué)術(shù)期刊用戶價(jià)值模型實(shí)證研究  

101.路在何方——中文科技期刊可持續(xù)發(fā)展芻議

102.中文詞法分析與句法分析融合策略研究 

103.美國(guó)中文教學(xué)的理論與實(shí)踐  

104.一種中文分詞詞典新機(jī)制——四字哈希機(jī)制 

105.中文搜索引擎的原理剖析及開(kāi)發(fā)實(shí)現(xiàn)技術(shù) 

106.自然語(yǔ)言檢索中的中文分詞技術(shù)研究進(jìn)展及應(yīng)用

107.中文分詞算法研究 

108.中文個(gè)人學(xué)術(shù)網(wǎng)站的現(xiàn)狀與發(fā)展——基于153個(gè)中文個(gè)人學(xué)術(shù)網(wǎng)站的調(diào)查與分析

109.基于中文維基百科的領(lǐng)域概念相關(guān)性研究 

110.基于字表的中文搜索引擎分詞系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)  

111.漢語(yǔ)傳統(tǒng)語(yǔ)法及其在中文信息處理中的應(yīng)用展望 

112.中文文本中時(shí)間信息解析方法  

113.頂中區(qū)N200:一個(gè)中文視覺(jué)詞匯識(shí)別特有的腦電反應(yīng) 

114.近年來(lái)中文網(wǎng)絡(luò)信息分類研究綜述  

115.北大中文系留學(xué)生教育的過(guò)去、現(xiàn)在與未來(lái) 

116.中文地質(zhì)學(xué)期刊的國(guó)際影響力探討

117.基于敘詞表構(gòu)建本體的中文敘詞詞間關(guān)系細(xì)化研究 

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