基于笔端形状相似性的汉字字体识别

提出一种基于笔端相似性的方法,来解决在较大规模字体集上的单字符字体识别问题.该方法首先提取汉字笔画上的特定部位——笔端,然后利用笔端形状作为汉字的字体特征,对其进行识别.实验证明,该方法不但在常用字体集合上的识别效果优于同类方法,而且在扩展后的大字体集合上也能达到较高的识别率.     

基于STL的约束不完全Delaunay四面体剖分

基于STL(STereo Lithography)文件描述的实体造型,应用插入多边形操作技术对实体表面进行二维Delaunay三角网格剖分,形成空间离散点集和新的约束边界;采用换面操作方法实现离散点集的Delaunay四面体构型;采用四面体外接球心和内切球心加权平均的坐标点加密四面体网格;在边界恢复操作中,采用2D-3D联动优化的方法实现边界一致性恢复,对难以恢复的局部区域,放弃Delaunay 空球准则,进行特殊处理,从而实现表面约束的不完全Delaunay四面体剖分.实例表明所提出的算法具有很好的适应性.     

基于拟Laplace谱的形状表示与聚类

基于谱图理论的形状表示与聚类是计算机视觉和模式识别领域的重要研究方向。针对不同形状的结构特征,通过对形状骨架点所构完全图的拟Laplace矩阵进行奇异值分解,将得到的高维数据投影至低维空间中,进而分析该数据在低雏空间中的分布情况实现聚类。针对公共数据集的对比实验验证了该算法的有效性。     

基于Delaunay三角剖分的指纹识别

针对指纹识别过程中指纹匹配算法的准确性以及识别效果等问题, 结合计算几何中Delaunay三角剖分方法的特点, 将其引入指纹匹配处理, 提出一种基于三角网格的指纹匹配方法.该方法通过对细节点的拓扑结构进行三角划分, 得到三角形网格.最后利用三角形的几何不变性按照匹配与配型两个步骤进行指纹识别.经实验验证该方法是一种行之有效的指纹匹配方法, 有效地提高了最终的识别效果.     

任意形状平面域不完全Delaunay三角化研究

基于构造平面凸集Ｄｅｌａｕｎａｙ三角化的圆准则，提出了任意形状平面域的不完全圆准则，并给出了以该准则为条件的不完全Ｄｅｌａｕｎａｙ三角化算法。该算法也可用于处理平面凸集的Ｄｅｌａｕｎａｙ三角化。最后给出了考核实例。     

基于DNA序列混沌游戏表示的相似性分析

基于DNA序列的混沌游戏表示,利用对应测度矩阵的最大特征值组成的6维向量来刻画DNA序列,并利用向量间的相关距离对11种物种的beta球蛋白基因的第1个外显子编码序列进行相似性分析,所得结果与生物学中的进化关系基本一致.     

基于改进纹理表示的主动形状模型

主动形状模型(Active shape model,ASM)是一种基于参数化的统计模型,它主要应用于图像处理中的特征定位和提取.本文在分析传统ASM方法不足的基础上,提出一种基于改进纹理表示的ASM方法.改进的纹理表示方法是直接用联合Gabor相位特征和局部二元模式(local binary patterns,LBP)特征代替传统的灰度值.改进的方法提供多尺度多方向的Gabor纹理信息,而且基于LBP的纹理编码能对光照更加鲁棒,而且可以去除大量冗余信息.实验结果表明改进的ASM能有效提高特征点的匹配精度.     

计算Delaunay三角剖分的新算法

提出一种计算K维欧氏空间EK 中任意数据点集的凸包的Delaunay三角剖分的新算法 .通过引入辅助的无穷三角形和在全空间 EK 的Delaunay三角剖分 ,确保最终结果是数据点集的凸包的完整Delaunay三角剖分 ,而且使算法具有在线性质 ,适用于动态的数据点集 .     

基于Cp-曲线的蛋白质序列相似性分析

蛋白质是生物体内行使重要功能的生物大分子.蛋白质的功能是由其空间结构决定的,而蛋白质的空间结构取决于其一级序列.因此,研究蛋白质的氨基酸序列就成为蛋白质结构预测的前提和基础,并已经成为生物学家关注的主要研究内容之一.主要介绍基于20种氨基酸的一种5-L模型,将蛋白质序列粗粒化为5-L序列,进而给出蛋白质序列的一种3-D图形表示,称之为Cp曲线.将Cp曲线转化为容易比较的序列不变量,并在此基础上对11个物种β-球蛋白质序列进行相似性分析.     

对称不定矩阵三对角化约化方法的新讨论

对称不定矩阵实现三对角分解以PAP^T=LTL^T的关键问题是如何从Tk-1约化到瓦进行递推计算,直接计算的工作量很大．用构造兼证明方法实现对称三对角阵Tk-1,矩阵表示的递进约化,在利用Gauss变换的乘积性质容易确定单位下三角阵的递推基础上,建立一个与Tk-1,关系密切的临时矩阵口㈦为纽带,以矩阵关系确定的元素关系运算操作为推进依据,以矩阵表示的待定元素为直接运算结果,确定Tk-1矩阵表示的递进过程,逐步约化得最终的矩阵三对角化结果T,从而代替矩阵本身繁琐的直接运算．     

基于凸壳技术的Delaunay三角网生成算法研究

TIN作为DEM的一种重要表达模型,其生成算法一直备受关注。首先对传统的生成算法原理进行总结,并针对其特点进行了分析,对利用凸壳建立TIN的原理和方法进行简单描述。由于许多计算几何学对点集进行限制以简化凸壳的建立过程,对凸壳的生成过程进行了改进。在点集的排序过程中剔除重复点,将点联入原凸壳过程中,排除共线这一特殊情况,建立新的凸壳,直至所有点都被包含在凸壳中。至此,三角网建立完毕。通过对三角形公共边进行LOP优化,使其满足Delau-nay三角网的特性。当所有三角形满足特性时,Delaunay三角网构建完毕。该算法的优势在于构网速度较快,并能够对重复点进行处理,同时在生成网的过程中对共线这种特殊情况进行处理。     

基于优先图的本体相似度计算

本体概念的相似度计算是信息检索的重要研究课题。通过优先图的构造和核函数方法得到关于排序代价函数的正则平方最小框架,利用表示理论得到模型的解,从而将原本体图映射到实直线,原本体图中每个顶点映射到对应实数。原本体图中概念之间的相似度通过它们对应实数间的差值来判定。将该算法分别应用于计算机和生物本体,实验数据表明新算法有较高的P@N命中率。     

一种高效构建Delaunay三角网的算法

提出了一种基于改进的Graham扫描法的分块构建不规则三角网算法。采用分割合并的思想,先对平面上的离散点集区域进行分块,然后对各个子块用改进的Graham扫描法生成不规则三角网,再从边界边出发依次合并相邻的三角网子集,直到所有子集合并结束。本算法采用分块的思想缩小了构网时的搜索范围,对子块用改进的Graham法生成三角网提高了算法性能。实验结果表明,本算法使构网效率有很大的提高。     

基于图形表达的基因序列相似性分析

提出一种新的基因序列图形表达方法及特征参数Z_Inv,这种图形表达不仅具有良好的非退化特征,而且充分保留了基因序列的生物学特征。通过实验比较分析,特征参数Z_Inv具有计算简单且比其他不变量更接近于矩阵最大特征值不变量λ。最后将这一图形表达及特征参数应用于基因序列的相似性分析中。实验结果表明,利用图形表达及其特征参数的基因序列形似性分析具有较好的合理性。     

一种基于纹理的图象相似性度量模型

关于图象间的相似性应用于图象数据库中图象的检索存取，作者提出了一种用于多纹理图象的图象相似性度量的模型；描述了该模型的定义和计算方法，给出了试验结果和分析了它的有效性．     

基于相似度的模糊粗糙近似算子

粗糙集理论是一种新的处理模糊和不确定性知识的数学工具.相似度是用于比较2个相似的模糊粗糙集所包含信息的精确性大小的,是模糊集理论和粗糙集理论的热点问题之一.文章利用一种改进的相似度定义了模糊粗糙近似算子,重新定义了粗糙集的一些概念,给出并证明了模糊粗糙近似算子的几个性质.     

基于路径搜索的相似度计算的协同过滤推荐方法

协同过滤被广泛的应用在推荐系统中,传统计算相似度使用皮尔森相关系数,余弦相似度、Jaccard相似度等方法,但在处理稀疏数据时,其准确度不理想。针对这一问题,提出一种基于路径搜索的相似度计算方法,能够反映用户或项目之间间接关系。实验结果表明,相比传统的相似度计算方法,该方法在准确度上有较好的提升。     

基于熵的配准测度的自动选取

 提出了基于熵的图像配准相似性测度的自动选取方法。基于熵的常用相似性测度,根据图像配准的要求提出了几种评价相似性测度性能的准则,即准确性、锐度性和快速性等。根据所提出的评价准则在MATLAB平台上对MR、CT和PET构成的单模态和多模态图像对自动选取适合的相似性测度,在低分辨率或噪声污染的情况下也选取出适合的相似性测度。实验结果验证了评价准则的可行性和有效性,避免了由于相似性测度选取不当引起的配准精度低。