南京大学
本科生毕业论文
（申请学士学位）
论文题目基于动态规划理论的立体匹配算法研究作者姓名张洋洋
专业名称电子信息科学与技术
指导教师李扬
二零一二年六月
学号：088202084
论文答辩日期：2012年6月2日
指导教师：（签字）
论文题目
基于动态规划理论的立体匹配算法研究
Title in English（英文题目）
The research of Stereo Matching based on Dynamic
Programming
姓名：张洋洋
南京大学金陵学院信息管理系
Dept. of Information Management，Jinling College, NJU
南京大学金陵学院本科生毕业论文（设计）中文摘要毕业论文题目：基于动态规划理论的立体匹配算法研究
信工院系电子信息科学与技术专业08级本科生姓名：张洋洋
指导教师（姓名）：李扬
随着计算机视觉的发展，双目立体视觉已经成为近期研究的重点，它主要是通过模拟人眼立体成像的机制，利用两台摄像机通过不同位置成像，然后通过后续的处理，主要包括摄像机标定，立体匹配，以即最后3-D重建最终产生三维的图像。然而立体视觉的重点是立体匹配，因此本文对立体匹配做重点的讨论与研究。
对于立体匹配，现如今已经有许多不同的研究成果，包括分为不同流派的研究思路，主要有针对区域的匹配算法和全局的匹配算法的研究并且都取得了很大的进展，其中针对全局路径的立体匹配要优于块匹配，最著名的是基于动态规划的匹配算法，这种传统的匹配算法，仅仅引入单调顺序约束，缺乏全局对于扫描线约束的限制，使得匹配后的视差图像存在大量带状误匹配的情况，针对此现象，本文提出了基于动态规划理论的立体匹配思想，通过加入行扫描线之间的约束条件和列扫描，能够较好的完成图像的匹配与视差的还原。
南京大学金陵学院本科生毕业论文（设计）英文摘要
With the development of computer vision, binocular stereo vision is one of the most important area of researching. It mainly depend on simulating the system of the eyes of human beings, making use of two cameras to acquire two different pictures in diverse location and then dealing with the special procedure. After that the amount of the date of this picture would be disposed, including: camera calibration, stereo matching and 3-D reconstruction etc. While the stereo matching is the key module of the stereo vision, so this essay we research the stereo matching as the keynote.
The study about the stereo matching during the world acquire lots of research achievements, since. Divided into different schools of thought, mainly for regional matching and global matching algorithm research,and the global matching of dynamic programming is better than the regional matching. This algorithm only introduce the monotone sequence constraint and ignore the constraint between scanning lines,so the result based on the traditional dynamic programming matching exist large number of articles. In order to overcoming this phenomenon, this essay present the theory of dynamic programming based on the stereo matching--adding the constraint of the among scanning lines and acquire better result.
目录
第1章绪论 (1)
1.1 计算机视觉的发展......................................................................................错误！未定义书签。
1.2 双目立体视觉概述......................................................................................错误！未定义书签。
1.3 本文主要研究内容......................................................................................错误！未定义书签。
第2章常用的一些立体匹配的算法 (3)
2.1 视差理论 (4)
2.2 立体匹配常用算法综述 (4)
第3章分层正交动态划匹配算法 (4)
3.1 匹配代价与视差空间 (5)
3.1.1 匹配代价计算 (6)
3.1.2 固定窗口块匹配过程 (7)
3.1.3 滑动窗口匹配 (9)
3.2 动态规划立体匹配 (10)
3.3 分层正交动态规划立体匹配算法 (12)
3.3.1 水平方向最优路径 (12)
3.3.2 水平双向能量函数 (13)
3.3.3 垂直方向最优路径 (13)
第4章总结与展望
第一章绪论
1.1计算机视觉的发展概况
“计算机视觉领域的最突出特点是其多样性和不完善性。这一领域的先驱可追溯到更早的时候，但是直到20世纪70年代后期，当计算机的性能提高到足以处理诸如图像这样的大规模数据时，计算机视觉才得到了正式的关注和发展。然
而这些发展往往起源于其他不同领域的需要，因而何谓“计算机视觉问题”始终没有得到正式定义，很自然地，“计算机视觉问题”应当被如何解决也没有成型的公式”]1[。
计算机视觉研究主要有以下几个领域的研究方向相互渗透：人工智能、物理（主要是可见光与红外的成像）、神经生物学。
除了上面提到的领域，很多研究课题同样可被当作纯粹的数学问题。例如，计算机视觉中的很多问题，其理论基础便是统计学，最优化理论以及几何学。如何使既有方法通过各种软硬件实现，或说如何对这些方法加以修改，而使之获得合理的执行速度而又不损失足够精度，是现今电脑视觉领域的主要课题。
当前，随着计算机科学、信号处理、以及人工智能研究的更一步深入，计算机视觉技术越来越多的得到人们的重视与研究，此外计算机视觉的应用也更加的广泛，设计到军事、医疗等方方面面。
如今对于计算机双目立体视觉的研究比较热，也取得了很多进展，本文着重对双目立体视觉中的算法进行高论分析。
1.2计算机双目立体视觉
近年来计算机视觉研究的重点与热点之一是双目立体视觉。它通过仿生学的原理模拟人类双眼成像的机制原理，利用两个摄像机在不同角度拍的摄同一景物或者物体，通过一个参考空间来计算两幅拍摄图像中的视差，进而获得对应点的三维坐标值信息。
为了便于研究，完整的双目立体视觉通常会被按照不同的步骤按照既定的流程来进行相关的研究，它主要流程是首先是左右图像信息获取，然后根据图像信息进行相关的预处理方便后续进行分析与研究，接着对预处理后的数据进行摄像机标定的过程，随后就是最重要也是最复杂的立体匹配过程，最后完成三维重建，其中立体匹配技术是立体视觉中的重点环节。
整个双目立体视觉流程如图1.1所示：
图1.1 双目立体视觉的处理流程
由于本文主要研究立体匹配的相关算法，因此不过多对：图像的预处理、相机标定以及三维重建等细节进行相关的研究讨论。
立体匹配（stereo matching）：立体匹配作为立体视觉研究的重点，同时问题复杂多样，它主要是针对多幅图像完成在同一副图像的映射关系，这种映射关系通常是特种提取之间的复杂关系，从而得到图像的视差图像。因为现实中的大多图像信息都是三维的，然而摄像机只能将三维的图像信息投射到二维的空间，这就使得三维空间中复杂的信息都只能以单一的像素表现在二维图像中。因此要完成正确、效率比较高的无歧义匹配难度相当的大。所以就目前立体匹配研究的方向来看，无论哪一种立体匹配的算法，其步骤和内容都主要分为三个方面，首先是选取恰当的匹配特种方法，这一点尤为重要。其二是找打这些特征的本质属性加以研究与分析，最后就是建立稳定且高效率的匹配方法。现如今我们看到的主流的算法都是介于这三个不走展开的，基于这种方法世界各地也提出了很多各具特色的算法匹配，但是由于立体匹配本身复杂多样性，同时涉及的问题复杂繁多，所以至今未有一整套成熟通用的算法去解决问题。
1.3本文主要研究内容
本文主要针对计算机视觉中的双目立体视觉相关算法的研究与实现，并且对立体匹配算法进行了详细的讨论，重点研究了基于动态规划理论的立体匹配算法。全文安排如下：第一章，主要介绍现代计算机视觉发展的概况以及双目立体
视觉匹配的一些概念。第二章，主要概述如今常用的一些立体匹配的算法。第三章，重点分析传统动态规划匹配算法的不足，并根据不足提出改进的匹配算法即基于动态规划正交立体匹配算法。第四章对全文进行总结与展望，并提出有待解决的问题。
第二章立体匹配的常用算法
Scharstein等提出立体匹配算法可以大致分为四个步骤[2]：第一步是初始代价匹配计算；第二步是对初始匹配代价的能量聚合值计算；第三步是视差的计算与优化；最后则是图像校正。上述步骤的选取与匹配选用的方法有关，对于局部的固定窗口匹配主要是前三步骤即首先计算初始匹配代价，然后根据初始匹配代价选取适当的块进行最小代价聚合值的筛选，选取最小代价聚合值下的视差值作为当前像素的视差值。而自适应窗口块匹配算法则将前两部相结合，后续步骤相同。
局部算法具有计算负责度低、算法效率高等特点，它最突出的特点是对于初始匹配代价计算和对匹配代价聚合值的计算，这两个步骤尤为重要，方法是首先确定视差的搜索范围，每个视差值对应一个初始的匹配代价，然后根据这些初始代价利用分块的方法计算每个块中的灰度值之和即匹配代价聚合值，然后选取匹配代价聚合值最小的时候对应的视差作为当前像素的视差，尽管这种方法具有复杂度低于效率高等特点，但是它仅仅考虑块内的约束条件，缺乏全局的约束，导致匹配的精度较低，误匹配的情况较大。
全局算法在匹配代价函数的基础上，结合根据特定的约束条件建立新的代价函数，从而构成全局能量函数，然后通过选用的特有的不同方法寻查找使得全局能量最小匹配聚合值。其中，Graph Cut算法和Belief propagation算法是目前公认的效果最好的算法[3]，可以获取高精度的稠密视差图，但是这两种算法的时间复杂度高，计算效率低，通常不能用于实时处理。相对而言，动态规划算法具有计算效率高、匹配效果较好的特点，因此成为实时处理中最常用的算法之一。
2.1视差理论
在研究人体视觉理论中，我们知道，人的双眼可以识别不同景深的物体。人
的左眼和右眼在观察同一个物体的时候，由于双眼之间总有一定的距离，在观察同一个物体的时候，左眼与右眼总有一定的距离偏移（视差），但在双眼的聚焦点处偏移为零，比较直观的体会是在观察同一个物体的时候，通过分别单独遮挡住一只眼睛，可以发现所观察的事物有一定的视差。外界事物通过光线反射到达视网膜，视网膜通过视觉神经传送到大脑皮层，经过相应处理，形成立体的图像。因此人可以区分不同景深的物体。
因此我们根据人双眼的视觉原理，可以仿照人眼的机制，可以使用多台摄像机或者同一个摄像机通过移动拍摄同一个物体的时候，由于视差距离的存在，可以根据摄像机成像模型以及摄像机之间的几何关系恢复出原有物体的三维信息。
2.2立体匹配常用算法综述
由于采用平行摄像机（同一个摄像机），外极线是水平的，与图像扫描线重合，在进行匹配点搜索时可以大大简化搜索步骤。然而，实际情况中很少采用平行配置，因此在进行视差匹配前首先需要进行外极线校准的预处理步骤。
鉴于非平行性下的摄像机配置为题的复杂性，国内外主要针对平行摄像机下的立体匹配做了重点研究，立体匹配的主要的思路就是试图找到左右图像在同一幅图像上对应点。就目前来看，算法的研究主要分为两类，第一类是是利用局部算法来选取能量函数，进行的算法匹配，典型的有：固定块匹配、滑动窗口匹配等等；另一中是针对整幅图像的一些约束条件，在第一种方法的基础上，利用全局能量函数最小的条件作为约束，从而得到更加准确的视差空间，其中比较典型的算法包括：常规动态规划立体匹配算法、Belief Propagation算法等。表2.1列
出了各类匹配方法的典型算法。
表2.1 立体匹配典型算法
第三章 分层正交动态规划立体匹配算法
3.1匹配代价与视差空间
我们假设：左图像、右图像分别用L I 和R I 表示，那么左视差L d 就表示左图像上的点(,)L I x y 和右图像上点(,)R L I x d y -为同一副图像在两幅图像上的映射即两点映射到图像上的同一个位置，可以通俗的讲，这中对应关系中零点的灰度值是相等的。同样右视差表示R d 表示右图像上的点(,)R I x y 到左图像上点(,)L R I x d y +的一种映射关系。
那么我们规定如下(,,)x y d 为图像的匹配对，我们可以这样定义匹配代价(,,)C x y d ，它表示的是左图像右图像映射到同一副图像上坐标x 、y 对应的视差值d 的一个三维图标信息。规定如下：
(,,)((,),(,))L R C x y d f I x y I x d y =-
通常函数f 表示使用区域匹配。下表3.1为常用区匹配的函数。
那么匹配代价(,,)C x y d 的矩阵值就构成了视差空间，图3.1，它的三个维度，分别表示图像的高度H 、宽度W 以及视差的搜索范围[]min max ,d d （通常一幅图像的视差范围是不确定的，为了完整的提取出整个图像的视差值，通常我们将范围取的很大，一般min d 从0开始到max d ，但是这样严重影响了算法的效率）。
x=0x=W-1
y=H-1
d=d
图3.1 视差空间
3.1.1匹配代价计算
通常我们使用左右图像对应像素灰度值之差的平法即SD 和差的绝对值AD 来计算初始匹配代价。鉴于算法效率，考虑到时间复杂度，我们采用AD 用于计算匹配代价初始值。由于对于要处理的图像通常是彩色图像，它包括R 、G 、B 三种颜色分量，所以AD 的计算公式如下：
{},,(,,)(,)(,)C C L R C R G B AD x y d I x y I x d y ∈=
--∑ （3-1）
说明：R 、G 、B 分别代表图像像素的红、绿、蓝三个颜色分量。对于整个图像所有像素以及对应视差值就构成了初始视差空间(),,C x y d 。
3.1.2固定窗口块匹配过程
首先块匹配的基本步骤和方法如下，第一步先进行匹配代价的计算，然后第二步是计算匹配代价聚合（固定窗口内窗口代价之和），最后完成对视差的一些优化，使得图像显示效果更好。
A 、 匹配代价计算
因为一幅图像上视差的范围我们是不确定的，所以这里我们在开始计算
的时候往往选取很大的视差值max d 作为最大视差值。从0开始到依次计算，我们得到的左右图像的视差值以及相应的x 、y 的坐标信息就是匹配代价。具体方法是首先获取左图像L I 和右图像R I 的坐标以及灰度值信息，
然后从0到max d 遍历，运用公式31-计算出max d 个视差空间
B 、 匹配代价聚和值计算
以3×3固定窗口块匹配为例。在前期匹配代价的基础上，以当前右视差的基础上通该点周围9个点（3×3窗口）计算匹配代价之和（即为匹配代价聚合值），选取max d 个视差空间中能够使当前窗口代价之和最小的点的视差值d 作为当前该点的视差值。
C 、视差图像
将整个图像完整的x 、y 的坐标信息以及对应点最小的匹配代价聚和值时
对应的视差d 用Matlab 画图显示。
D 、实验结果图像
左图像右图像
3×3固定窗口匹配5×5固定窗口匹配
7×7固定窗口匹配真实视差图像
C、结果分析
局部算法的重点是关于匹配代价聚合值的计算，局部算法具有很多的优点，它的计算复杂度低，计算速度快，但同时它还有很大的缺点，例如缺乏整体性约束，它的匹配精度较低，会造成误匹配。
从上面实验结果中我们不难看到：窗口尺寸选取的不同会对实验结果造成很大不同，当窗口选取的较小时，图像中会出现许多的噪声的小斑点，而且平滑的效果比较差，但是物体的轮廓是最清晰的；当窗口尺寸增大后（一定的限度）噪点会大幅度下降，使得平滑的效果也比较理想，但是物体的轮廓也会逐渐的模糊。所以匹配窗口的选择非常重要，窗口尺
寸的大小会直接影响我们整个视差图的质量。
3.1.3滑动窗口块匹配
滑动窗口算法的实现，以3×3 滑动窗口为例，下图所示，以当前像素点（黑色像素点）为中心构造3×3 窗口，再分别以窗口中的每个像素点为中心滑动窗口并计算此窗口的均值，最后选择9个滑动窗口中最小的均值作为当前像素点的值。为了提高速度，3×3滑动窗口滤波器的实现可以分为两步：第一步使用3×3固定窗口滤波器；第二步使用3×3 最小值查找滤波器。
滑动窗口示意图
3×3滑动窗口匹配5×5滑动窗口匹配
左图像右图像
7×7滑动窗口匹配真实视差图像
结果分析：实验使用Tsukuba的左图像、右图像作为测试图像，对其实
行滑动窗口块匹配算法，匹配效果如图上面所示。从上面的图像可知，
和固定窗口匹配一样窗口的大小选择同样影响视差图像的质量，当窗口
尺寸较小时，误匹配的噪声斑点块小而且密集，当尺寸选择较大的时候
效果比较理想，边缘信息也相对差一点。与固定窗口块匹配效果相比，
滑动窗口算法所得视差图的边缘信息更为精确，尤其是窗口较大时，有
效降低了匹配算法对窗口尺寸的敏感度。
3.2动态规划立体匹配
A、动态规划理论
如果把动态规划的求解过程看成一个工厂的生产线，阶段就是生产某个商品的不同的环节，状态就是工件当前的形态，决策就是对工件的操作。显然不同阶段是对产品的一个前面各个状态的小结，有一个个的小结构成了最终的整个生产线。每个状态间又有关联（下一个状态是由上一个状态做了某个决策后产生的）。因此我们可以知道，动态规划算法是一种解决降低全局
优化问题的算法，主要的思想是将整个问题分解成相似的小问题，然后利用递归的方法去解决复杂的问题。
它的基本思路如下：
将整个复杂的问题划分为类似的最小的问题去解决，在求解整个复杂问题是分阶段进行，通过组合子问题去解决整个问题。
具体流程是：
首先通过抽象描述最优解的结构，然后利用递归的方法去定义这种结构方法，最后就是从下到上计算出最优解的值。
B、传统动态规划立体匹配过程
动态规划思想应用到立体匹配过程主要思路是，通过立体匹配的一些约束来降低复杂度，本文主要使用左右一致性约束（左右一致性约束是指当左图像上的具体某一点通过搜索匹配到右图像上某一点时，那么右图像上对应的该点也可以通过搜索匹配到左图像上的改点上来），通过行扫描线，自左向右计算累积的匹配代价，查找最小全局能量函数作为该扫描线路经的终点，然后从右往左寻找出整条路经的视差，此处的能量函数是指匹配代价和遮挡代价。
C、实验结果图像
左图像右图像
动态规划算立体匹配的视差图
D 、实验结果分析
从动态规划立体匹配的视差图来看，基于传统动态规划算法实现的立体匹配过程，基本上可以较好的完成整个视差图像的提取，但是。
3.3 分层正交动态规划立体匹配算法
针对传统动态规划立体匹配存在由于仅采用行单独的行扫描线来寻找最小的全局能量函数，缺乏全局整体性约束，使得实验后的图像存在横向条纹，存在一定的误匹配的现象，并且当匹配图像中出现垂直方向图形比较细小时候，这种算法的误匹配概率明显上升，因此我们提出基于动态规划的分层正交立体匹配的算法思想。
该思想主要是就对通过固定i y 利用),(i y x d x -二维平面进行第一轮扫描，并且每次处理一行扫描线，并根据动态规划的方法搜索出最佳的全局路径，第二轮在第一轮的基础上，通过垂直方向进行路径扫描。
3.3.1 水平方向的最优路径
由于potts 模型]3[对处理视差跳变有良好的效果，我们在以行为单位的每行匹配代价聚合值的基础上加上potts 模型函数ρ，固定y 值对视差空间图中的x d -平面进查找行路径。
potts 模型函数ρ定义如下：
1 ()0 0ραα?=?
=?其它
我们引出公式如下： ()()()()()()()
,,,,,1,i i i i i x x
E d x y C x y d x y d x y d x y λρ=+-+∑∑
其中函数C 代表匹配代价聚合值。
3.3.2水平双向能量函数
由于传统动态规划的方法是通过行扫描线，自左向右计算累积的匹配代价，查找最小全局能量函数作为该扫描线路经的终点，然后从右往左寻找出整条路经的视差，并且由于第二次处理是垂直方向的，所有引入水平双向的能量函数。 给出公式如下：
1(0,,)(0,,)
(,,)(,,)min (1,,),(1,,1)0.5,()R h R R R R h h h x E y d C y d E x y d C x y d E x y d E x y d M y λλ-=??=+--±++?? 1(1,,)(1,,)
(,,)(,,)min (1,,),(1,,1)0.5,()L h L L L L h h h x E W y d C W y d E x y d C x y d E x y d E x y d M y λλ+-=-??=+++±++?? 说明：矩阵E R h 为从左到右累积匹配代价，同理E L
h 表示从右到左的累积匹配
代价矩阵，而)(M r
1-x y 表示当前像素1x -处最小的累积匹配代价。
3.3.3垂直方向最优路径
考虑到水平方向缺乏相关性约束，单纯进行的匹配，使得当前行扫描对后续行扫描进行匹配有着严重的影响，有一定的误匹配。结果导致带了明显的带状条纹。为解决此问题，我们根据行接的相关约束性，提出垂直方向的最优路径。 类比于水平方向的最优路径，我们固定x ，利用d -y 二维平面进行处理，进行列的最优化查找公式如下： ()()()()()()(),,,,'(,,),,1i i i i i i y y y
E d x y C x y d x y E x y d d x y d x y λρ=++-+∑∑∑
说明：),,('E d y x i 表示从左到右的累积匹配代价加上从右到左的累积匹配代价减去匹配代价聚合值。
通过分层正交动态规划算法，经过水平与垂直方向两轮扫描后，就Tsukuba 图像进行了算法的实验，结果如下：
如图
左图像 右图像
第一轮水平方向扫描 第二轮垂直方向扫描
结果分析：
经过第一轮水平方向的扫描可以看出视差图已呈现，但是由于缺少行间的约束，存在误匹配，行间带状条纹明显，通过引入第二轮垂直方向的扫描之后带状条纹基本消失，而且视差层次清晰，边缘也格外分明，所有本文提出的基于动态规划的正交立体匹配算法较原有传统动态规划立体匹配算法对于视差的提取具有较好的效果，是可行的。
第4章 总结与展望
本文主要针对现有的立体匹配算法，进行分析与总结，包括优缺点的分析，包括区域匹配和全局的匹配，并重点分析了全局算法中的动态规划算法，针对传统动态规划立体匹配存在由于仅采用行单独的行扫描线来寻找最小的全局能量函数，缺乏全局整体性约束，使得实验后的图像存在横向条纹，存在一定的误匹配的现象，并且当匹配图像中出现垂直方向图形比较细小时候，这种算法的误匹配概率明显上升，因此我们提出基于动态规划的分层正交立体匹配的算法思想。
该思想主要是就对通过固定i y 利用),(i y x d x -二维平面进行第一轮扫描，并且每次处理一行扫描线，并根据动态规划的方法搜索出最佳的全局路径，第二轮在第一轮的基础上，通过垂直方向(,)i y d x y -平面进行路径扫描，此方法能够较好的对水平带状条纹进行过滤，并且能够达到较好的处理效果。
但是由于匹配算法的复杂性，针对遮挡代价等没有做较好的处理，同时算法效率也不是很高，没有做好算法复杂度的优化，并且虽然本文提出的方法较传统方法有明显的优点，但是还是存在少量的带状条纹产生。如何彻底的消除这些误匹配，还有待于进一步研究。
参考文献
[1]． 维基百科 https://www.doczj.com/doc/403964247.html,/wiki/计算机视觉
[2]．Scharstein D. and Szeliski R., A taxonomy and evaluation of dense two-frame stereo
correspondence algorithms[J], IJCV, 2002, 47(1-3): 7~42.
[3]．R.B.Potts, some generalized order-disorder transitions, In Proc. Camb. Phil. Soc., 1952, vol,48:106~109
相位匹配及实现方法 实验证明，只有具有特定偏振方向的线偏振光，以某一特定角度入射晶体时，才能获得良好的倍频效果，而以其他角度入射时，则倍频效果很差，甚至完全不出倍频光。根据倍频转换效率的定义 ω ω 2ηP P =， （15） 经理论推导可得 2ω 22 2)2/()2/(sin ηE L d k L k L ???????∝。 （16） η与L??k/2关系曲线见图1。图中可看出，要获得最大的转换效率，就要使L??k/2＝0，L 是倍频晶体的通光长度，不等于0，故应?k ＝0，即 0)n n (4221 21=-λπ= -=?ωω k k k ， （17） 就是使 ωω=2n n ， （18） n ω和n 2ω分别为晶体对基频光和倍频光的折射率。也就是只有当基频光和倍频光的折射率相等时，才能产生好的倍频效果，式（18）是提高倍频效率的必要条件，称作相位匹配条件。 由于v ω＝c/n ω，v 2ω＝c/n 2ω，v ω和v 2ω分别是基频光和倍频光在晶体中的传播速度。满足（18）式，就是要求基频光和倍频光在晶体中的传播速度相等。从这里我们可以清楚地看出，所谓相位匹配条件的物理实质就是使基频光在晶体中沿途各点激发的倍频光传播到出射面时，都具有相同的相位，这样可相互干涉增强，从而达到好的倍频效果。 实现相位匹配条件的方法：由于一般介质存在正常色散效果，即高频光的折射率大于低频光的折射率，如n 2ω―n ω大约为10－2数量级。?k ≠0。但对于各向同性晶体，由于存在双折射，我们则可利用不同偏振光间的折射率关系，寻找到相位匹配条件，实现?k ＝0。此方法常用于负单轴晶体，下面以负单轴晶体为例说明。图2中画出了晶体中基频光和倍频光的两种不同偏振态折射率面间的关系。图中实线球面为基频光折射率面，虚线球面为倍频光折射率面，球面为o 光折射率面，椭球面为e 光折射率面，z 轴为光轴。 图1 倍频效率与L ??k/2的关系 相对光强 -2π 2π π -π L ??k/2
地图匹配算法综述 一、地图匹配：现有算法 车辆导航系统实时接收GPS位置速度信息，以交通地图为背景显示车辆行驶轨迹。保证所显示的轨迹反映车辆的实际行驶过程，包括行驶路段，转弯过程及当前位置，就是地图匹配问题所要解决的目标。本节首先对地图匹配问题涉及到的基础概念、误差模型给出简要说明，同时介绍当前流行的一些地图匹配算法的思路与特点。 1.1地图匹配问题介绍 利用车载GPS接收机实时获得车辆轨迹，进而确定其在交通矢量地图道路上的位置，是当前车载导航系统的基础。独立GPS车载导航系统中克服GPS误差以及地图误差显示车辆在道路网上的位置主要是通过地图匹配算法，也就是根据GPS信号中的数据和地图道路网信息，利用几何方法、概率统计方法、模式识别或者人工神经网路等技术将车辆位置匹配到地图道路上的相应位置[8-12]。由于行驶中的车辆绝大部分都是在道路上的，所以通常的地图算法都有一个车辆在道路上的默认前提。地图匹配的准确性决定了GPS车辆导航系统的准确性、实时性与可靠性。具体来说取决于两方面：确定当前车辆正在行驶的路段的准确性与确定车辆在行驶路段上的位置的准确性。前者是现有算法的研究重点，而后者涉及到沿道路方向的误差校正，在现有算法中还没有得以有效解决。地图匹配的目标是将轨迹匹配到道路上，当道路是准确的时，也就成了确定GPS的准确位置，然后利用垂直映射方法完成匹配。要实时获得车辆所在的道路及位置通过地图匹配来实现是一种比较普遍而且成本较低的方法。车辆导航与定位系统中的地图匹配问题概括来讲就是将车载GPS接收机获得的带有误差的GPS轨迹位置匹配到带有误差的交通矢量地图道路上的相应位置。下面我们通过具体的数学模型
Artificial Intelligence and Robotics Research 人工智能与机器人研究, 2015, 4(3), 17-22 Published Online August 2015 in Hans. https://www.doczj.com/doc/403964247.html,/journal/airr https://www.doczj.com/doc/403964247.html,/10.12677/airr.2015.43003 A Survey on Object Tracking Jialong Xu Aviation Military Affairs Deputy Office of PLA Navy in Nanjing Zone, Nanjing Jiangsu Email: pugongying_0532@https://www.doczj.com/doc/403964247.html, Received: Aug. 1st, 2015; accepted: Aug. 17th, 2015; published: Aug. 20th, 2015 Copyright ? 2015 by author and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). https://www.doczj.com/doc/403964247.html,/licenses/by/4.0/ Abstract Object tracking is a process to locate an interested object in a series of image, so as to reconstruct the moving object’s track. This paper presents a summary of related works and analyzes the cha-racteristics of the algorithm. At last, some future directions are suggested. Keywords Object Tracking, Track Alignment, Object Detection 目标跟踪相关研究综述 徐佳龙 海军驻南京地区航空军事代表室，江苏南京 Email: pugongying_0532@https://www.doczj.com/doc/403964247.html, 收稿日期：2015年8月1日；录用日期：2015年8月17日；发布日期：2015年8月20日 摘要 目标跟踪就是在视频序列的每幅图像中找到所感兴趣的运动目标的位置，建立起运动目标在各幅图像中的联系。本文分类总结了目标跟踪的相关工作，并进行了分析和展望。
传播优秀Word 版文档 ，希望对您有帮助，可双击去除！ 相位匹配及实现方法 实验证明，只有具有特定偏振方向的线偏振光，以某一特定角度入射晶体时，才能获得良好的倍频效果，而以其他角度入射时，则倍频效果很差，甚至完全不出倍频光。根据倍频转换效率的定义 ω ω 2ηP P =， （15） 经理论推导可得 2ω 22 2)2/()2/(sin ηE L d k L k L ???????∝。 （16） η与L??k/2关系曲线见图1。图中可看出，要获得最大的转换效率，就要使L??k/2＝0，L 是倍频晶体的通光长度，不等于0，故应?k ＝0，即 0)n n (4221 21=-λπ= -=?ωω k k k ， （17） 就是使 ωω=2n n ， （18） n ω和n 2ω分别为晶体对基频光和倍频光的折射率。也就是只有当基频光和倍频光的折射率相等时，才能产生好的倍频效果，式（18）是提高倍频效率的必要条件，称作相位匹配条件。 由于v ω＝c/n ω，v 2ω＝c/n 2ω，v ω和v 2ω分别是基频光和倍频光在晶体中的传播速度。满足（18）式，就是要求基频光和倍频光在晶体中的传播速度相等。从这里我们可以清楚地看出，所谓相位匹配条件的物理实质就是使基频光在晶体中沿途各点激发的倍频光传播到出射面时，都具有相同的相位，这样可相互干涉增强，从而达到好的倍频效果。 实现相位匹配条件的方法：由于一般介质存在正常色散效果，即高频光的折射率大于低频光的折射率，如n 2ω―n ω大约为10－2数量级。?k ≠0。但对于各向同性晶体，由于存在双折射，我们则可利用不同偏振光间的折射率关系，寻找到相位匹配条件，实现?k ＝0。此方法常用于负单轴晶体，下面以负单轴晶体为例说明。图2中画出了晶体中基频光和倍频光的两种不同偏振态折射率面间的关系。图中实线球面为基频光折射率面，虚线球面为倍频光折射率面，球面为o 光折射率面，椭球面为e 光折射率面，z 轴为光轴。 图1 倍频效率与L ??k/2的关系 相对光强 -2π 2π π -π L ??k/2
一个新颖的基于模糊逻辑的车辆导航地图匹配算法以及应用本文提出了一个新的实时的基于模糊逻辑的地图匹配算法。主要有3种因素影响了地图匹配的可靠性，包括车辆位置和匹配路段之间的距离，车辆方向与路段方向之间的夹角，当前路径的连通性。对于距离角度以及连通性的模糊规则被提出来预测匹配的可靠性。这样两个评估匹配可靠性的指标被引出了，一个是可信度的下限的低局限性，另一个是可信度的最大值与第二大的值之间差别的极限误差。因此，一个实时的基于模糊逻辑的地图匹配系统就出现了。应用在基于路径地图的GPS和基于导航的GIS的实时数据，这种方法已经被证实并且结果证明了改进方法的有效。 地图匹配；模糊逻辑；可信度；GPS；GIS；路径网络 地图匹配技术在车辆导航系统中已经成为关键的问题。研究地图匹配算法来改进车辆定位的精确性已经取得很多成就。在目前的研究中，一个基于地图匹配方法的可能性是使用统计理论代替确定性方法。在一个整体的陆地车辆定位系统中已经采纳了一种卡尔曼滤波器模型。对于自动车辆定位与导航，一个数字路径地图的数据库已经形成用以支持地图匹配。对于地图匹配的路径识别，加权2维平面测距已经应用到近似估算功能中。一种基于D-S证据理论的地图匹配被提出来应用于车辆位置和方向的信息的概率分布功能。然而，由于道路因素的复杂性，传统的地图算法不能够处理更加困难环境，因此已经改进的实时地图匹配算法仍需更深的研究。 本文中，一种新颖的基于模糊逻辑地图匹配方法被提出来。有3个影响地图匹配可靠性的因素。对于距离，角度以及连通性的模糊规则已经被提出，并且估计匹配可靠性的指标也已经获得。大量的来自于GPS与GIS地图匹配的数据已被统计的分析。 可靠性指标的测定以及它们之间的权重是地图匹配的关键问题。有许多影响地图匹配可靠性的因素，包括移动跟踪，路径相似度以及弯曲度。在本篇文章中，主要涉及三个影响匹配可靠性的因素，即车辆位置与匹配路段之间的距离，车辆方向与路段方向之间的夹角，路径连通性。在地图匹配过程中，认定路径连通性，距离以及夹角被构建用来测定不同观察数据间的权重。路径可靠性被预测，并且具有最大可靠性值的路径被选作匹配路段，且匹配结果被核实。 假设在一个任意的时间点，车辆的位置是P i（Xi,Y i），当前路段端点是A（Xa,Y a）和B（Xb，Yb），被匹配的路段的函数表示如下： Y=k（X-Xa）+Y a （1） 这里k=（Yb-Y a）/（Xb-Xa）且Xa不等于Xb。 从车辆位置到匹配路段的垂直点的横坐标为 X=Xi+（Yi-Y a）k+Y a*k2/1+k2 （2） 当且仅当判定函数B满足B=(X-Xa)(X-Xb)<=0，这个车辆位置到匹配路段的投影点在匹配路段上，且距离为 D i=|k(Xi-Xa)-Yi+Y a|/开根号1+k的平方（3） 如果判定函数B满足B>0，投影点将在路段的延长线上，因此此路段将被排除。在Xa=Xb的情况下，判定函数B即为B=（Yi-Y a）（Yi-Yb），而如果满足B<=0，那么距离将变成Di=|Xi-Xa|。 如果距离大于30米的话，路径成为匹配路段的可能性很小；如果距离接近于零，那么匹配的可能性很大。因此根据以上规则，影响匹配可靠性的距离函数可以表达为
实验四：KMP算法实验报告 一、问题描述 模式匹配两个串。 二、设计思想 这种由D.E.Knuth,J.H.Morris和V.R.Pratt同时发现的改进的模式匹配算法简称为KM P算法。 注意到这是一个改进的算法，所以有必要把原来的模式匹配算法拿出来，其实理解的关键就在这里，一般的匹配算法： int Index(String S,String T,int pos)//参考《数据结构》中的程序 { i=pos;j=1;//这里的串的第1个元素下标是1 while(i<=S.Length && j<=T.Length) { if(S[i]==T[j]){++i;++j;} else{i=i-j+2;j=1;}//**************(1) } if(j>T.Length) return i-T.Length;//匹配成功 else return 0; } 匹配的过程非常清晰，关键是当‘失配’的时候程序是如何处理的？为什么要回溯，看下面的例子： S:aaaaabababcaaa T:ababc aaaaabababcaaa ababc.(.表示前一个已经失配) 回溯的结果就是 aaaaabababcaaa a.(babc) 如果不回溯就是 aaaaabababcaaa aba.bc 这样就漏了一个可能匹配成功的情况 aaaaabababcaaa ababc 这是由T串本身的性质决定的，是因为T串本身有前后'部分匹配'的性质。如果T为a bcdef这样的，大没有回溯的必要。 改进的地方也就是这里，我们从T串本身出发，事先就找准了T自身前后部分匹配的位置，那就可以改进算法。 如果不用回溯，那T串下一个位置从哪里开始呢？ 还是上面那个例子，T为ababc，如果c失配，那就可以往前移到aba最后一个a的位置，像这样：
二次谐波的应用 二次谐波成像是近年发展起来的一种三维光学成像技术，具有非线性光学成像所特有的高空间分辨率和高成像深度，可避免双光子荧光成像中的荧光漂白效应。 此外二次谐波信号对组织的结构对称性变化高度敏感，因此二次谐波成像对于某些疾病的早期诊断或术后治疗监测具有很好的生物医学应用前景. 二次谐波英文名称：second harmonic component 定义：将非正弦周期信号按傅里叶级数展开，频率为原信号频率两倍的正弦分量。 SHG的一个必要条件是需要没要反演对称的介质其次是必须满足相位匹配，传播中的倍频光波和不断昌盛的倍频极化波保持了相位的一致性. 谐波产生的根本原因是由于非线性负载所致。当电流流经负载时，与所加的电压不呈线性关系，就形成非正弦电流，从而产生谐波。 ＳＨＧ实验装置ＳＨＧ实验装置按二次谐波信号收集方式可分为前向和后向，图２为前向和后向二次谐波产生的实验装置示意图．以图２（ａ）为例：由激光器产生的角频率为的入射基频光，经过物镜聚焦到样品上，产生频率为２的二次谐波，由另一个高数值孔径的物镜收集，滤光片（一般为窄带滤光片）滤掉激发光和可能产生的荧光和其他背景光，再用探测器件（如ＰＭＴ）和计算机系统进行信号的采集、存储、分析和显示．要实现二次谐波微成像需要对以下因素进行最优化考虑：超短脉冲激光、高数值孑Ｌ径的显微物镜、高灵敏度的非解扫面探测器、准相位匹配和具有高二阶非线性的样品Ｊ．激光器：掺Ｔｉ蓝宝石飞秒激光器因具有高重复频率（８０ＭＨｚ）和高峰值功率，单脉冲能量低且町在整个近红外区（７００～１０００ｎｍ）内连续调谐，所以是二次谐波显微成像的理想光源．激光的重复频率对ＳＨＧ也有影响，如果提高激发光的重复频率，激发光的平均功率可相应提高，二次谐波信号也得到增强．物镜：一般情况下，二次谐波主要非轴向发射，即信号收集时必须有一个足够大的数值孑Ｌ径来有效接收整个二次谐波信号．滤光片：为保证所收集的信号为二次谐波信号，必须使用滤光片．一般采用一长波滤光片和窄带滤光片（带宽１０ｎｍ）组合以过滤任何干扰信号．信号收集系统：为尽晕减少二次谐波信号在系统中的损失，提高系统的探测灵敏度，最好采用非解扫（ｎｏｎ．ｄｅｓｃａｎｎｅｄ）的信号．信号收集系统中的主要部件是ＰＭＴ探测器．首先，为收集整个二次谐波信号，需要探测器的接收面足够宽．其次，对于由可调谐Ｔｉ：蓝宝石飞秒激光器，要接收的二次谐波信号处于３５０～５００ｎｍ波段，故可采用双碱阴极光电倍增管．由于激发光波长离探测器的响应区很远，故可有效探Ｎ－－次谐波信号．除了使用不同的滤光片外，二次谐波显微成像和双光子激发荧光显微成像在系统结构上是完全兼容的．已有人成功地将激光扫描共聚焦显微镜改造成双光子系统９，同样，也可以方便的用改造后的系统进行两者的复合成像 二次谐波显微成像技术的发展及其在生物医学中的应用. 细胞膜电压的测量对理解细胞信号传递过程有重要作用. 使用合适的膜染剂进行标记, 通过对染剂分子的二次谐波显微成像, 信号强度变化便能反映膜电压的大小. 近年来, 二次谐波显微成像的一个主要领域, 就是发展具有高时空分辨率及高灵敏度的活细胞中横跨膜电压的光学测量方法. ＳＨＧ成像用于膜电压测量细胞膜电压的测量对理解细胞信号传递过程有重要作用．使用合适的膜染剂进行标记，通过对染剂分子的二次谐波显微成像，信号强度变化便能反映膜电压的大小．近年来，二次谐波显微成像的一个主要领域，就是发展具有高时空分辨率及高灵敏度的活细胞中横跨膜电压的光学测量方法．１９９３年，ＯＢｏｕｅｖｉｔｃｈ等人¨证明，所加电场可强烈地调制ＳＨＧ强度．１９９９年，ＰＪＣａｍｐａｇｎｏ！ａ等人则证明了ＳＨＧ信号随膜电压变化．实验结果表明，激发波长为
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竭诚为您提供优质文档/双击可除串的模式匹配算法实验报告 篇一：串的模式匹配算法 串的匹配算法——bruteForce(bF)算法 匹配模式的定义 设有主串s和子串T，子串T的定位就是要在主串s中找到一个与子串T相等的子串。通常把主串s称为目标串，把子串T称为模式串，因此定位也称作模式匹配。模式匹配成功是指在目标串s中找到一个模式串T；不成功则指目标串s中不存在模式串T。bF算法 brute-Force算法简称为bF算法，其基本思路是：从目标串s的第一个字符开始和模式串T中的第一个字符比较，若相等，则继续逐个比较后续的字符；否则从目标串s的第二个字符开始重新与模式串T的第一个字符进行比较。以此类推，若从模式串T的第i个字符开始，每个字符依次和目标串s中的对应字符相等，则匹配成功，该算法返回i；否则，匹配失败，算法返回0。 实现代码如下：
/*返回子串T在主串s中第pos个字符之后的位置。若不存在，则函数返回值为0./*T非空。 intindex(strings,stringT,intpos) { inti=pos;//用于主串s中当前位置下标，若pos不为1则从pos位置开始匹配intj=1;//j用于子串T中当前位置下标值while(i j=1； } if(j>T[0]) returni-T[0]; else return0; } } bF算法的时间复杂度 若n为主串长度，m为子串长度则 最好的情况是：一配就中，只比较了m次。 最坏的情况是：主串前面n-m个位置都部分匹配到子串的最后一位，即这n-m位比较了m次，最后m位也各比较了一次，还要加上m,所以总次数为：(n-m)*m+m=(n-m+1)*m从最好到最坏情况统计总的比较次数，然后取平均，得到一般情况是o(n+m).
立体匹配算法的可行性分析报告 1 立体匹配算法的分类 根据匹配算法使用的约束信息的不同，立体匹配算法总体上分为局域算法和全局算法两种。局域算法利用的是对应点本身以及邻近的局部区域的约束信息，局域算法的优点是效率高，但是它对局部的一些由于遮挡和纹理单一等造成的模糊比较敏感，易造成误匹配。全局算法利用了图像的全局约束信息，对局部图像的模糊不敏感，但是它的计算代价很高。根据匹配基元的不同，局域算法分为区域匹配、特征匹配和相位匹配3种。区域匹配直接利用图像的灰度信息，主要用于表面光滑以及具有明显纹理特征的图像，使用区域匹配可以直接获得稠密的深度图，但是对于缺乏纹理和深度不连续的情况，适应性较差，且这种方法的计算量很大，匹配精度较差。 特征匹配基于图像的几何特征，如边缘、轮廓、拐点、线段等对图像进行匹配，由于几何特征的稀疏性和不连续性，因此特征匹配只能得到稀疏的深度图，需要通过内插方法才能得到稠密的深度图，特征匹配以几何特征为基元，不易受光线的影响，因此鲁棒性较好，而且计算量小，速度快。相位匹配是在假设两幅图像中对应点的局部相位相等的条件下，对带通滤波信号的相位信息进行处理而得到视差图。相位匹配依据的原理为傅立叶平移原理，即信号在空间域上的平移产生频率域上成比例的相位平移，由于相位本身反映的是信号的结构信息，因此相位匹配对图像的高频噪音有很好的抑制作用，同时对几何畸变和辐射畸变有很好的抑制作用，能获得亚像素级的致密视差。 全局匹配算法一般有动态规划的算法和图切割的算法，最常用的全局匹配算法是动态规划算法，动态规划的思想就是把求解整个图像深度值的过程分解为一些子过程，从而减少了
Brute Force(BF或蛮力搜索) 算法： 这是世界上最简单的算法了。 首先将匹配串和模式串左对齐，然后从左向右一个一个进行比较，如果不成功则模式串向右移动一个单位。 速度最慢。 那么，怎么改进呢？ 我们注意到Brute Force 算法是每次移动一个单位，一个一个单位移动显然太慢，是不是可以找到一些办法，让每次能够让模式串多移动一些位置呢？ 当然是可以的。 我们也注意到，Brute Force 是很不intelligent 的，每次匹配不成功的时候，前面匹配成功的信息都被当作废物丢弃了，当然，就如现在的变废为宝一样，我们也同样可以将前面匹配成功的信息利用起来，极大地减少计算机的处理时间，节省成本。^_^ 注意，蛮力搜索算法虽然速度慢，但其很通用，文章最后会有一些更多的关于蛮力搜索的信息。 KMP算法 首先介绍的就是KMP 算法。 这个算法实在是太有名了，大学上的算法课程除了最笨的Brute Force 算法，然后就介绍了KMP 算法。也难怪，呵呵。谁让Knuth D.E. 这么world famous 呢，不仅拿了图灵奖，而且还写出了计算机界的Bible
相位匹配及实现方法 Document serial number【UU89WT-UU98YT-UU8CB-UUUT-UUT108】
相位匹配及实现方法 实验证明，只有具有特定偏振方向的线偏振光，以某一特定角度入射晶体时，才能获得良好的倍频效果，而以其他角度入射时，则倍频效果很差，甚至完全不出倍频光。根据倍频转换效率的定义 ω ω 2ηP P =， （15） 经理论推导可得 2ω 22 2)2/()2/(sin ηE L d k L k L ???????∝。 （16） η与L?k/2关系曲线见图1。图中可看出，要获得最大的转换效率，就要使L?k/2＝0，L 是倍频晶体的通光长度，不等于0，故应k ＝0，即 0)n n (4221 21=-λπ= -=?ωω k k k ， （17） 就是使 ωω=2n n ， （18） n ω和n 2ω分别为晶体对基频光和倍频光的折射率。也就是只有当基频光和倍频光的折射率相等时，才能产生好的倍频效果，式（18）是提高倍频效率的必要条件，称作相位匹配条件。 由于v ω＝c/n ω，v 2ω＝c/n 2ω，v ω和v 2ω分别是基频光和倍频光在晶体中的传播速度。满足（18）式，就是要求基频光和倍频光在晶体中的传播速度相等。从这里我们可以清楚地看出，所谓相位匹配条件的物理实质就是使基频光在晶体中沿途各点激发的倍频光传播到出射面时，都具有相同的相位，这样可相互干涉增强，从而达到好的倍频效果。 实现相位匹配条件的方法：由于一般介质存在正常色散效果，即高频光的折射率大于低频光的折射率，如n 2ω―n ω大约为10－2数量级。k ≠0。但对于各向同性晶体，由于存在双折射，我们则可利用不同偏振光间的折射率关系，寻找到相位匹配条件，实现k ＝0。此方法常用于负单轴晶体，下面以负单轴晶体为例说明。图2中画出了晶体中基频光和倍频光的两种不同偏振态折射率面间的关系。图中实线球面为基频光折射率 图1 倍频效率与L k/2的 相对光强 -22π π -π L k/2
//算法功能：串的朴素模式匹配是最简单的一种模式匹配算法，又称为 Brute Force 算法，简称为BF算法 #include
int main() { SString S, T; int m; char strs1[MAXL]; //建立主串S char strs2[MAXL]; //建立模式串T printf("请输入主串和子串:\n"); printf("主串S: "); scanf("%s", strs1); printf("子串T: "); scanf("%s", strs2); StrAssign(S, strs1); StrAssign(T, strs2); m = Index(S, T, 1); if(m) printf("主串 S = {%s}\n子串 T = {%s}\n在第 %d 个位置开始匹配！\n", strs1, strs2, m); else printf("主串 S = {%s}\n子串 T = {%s}\n匹配不成功！\n", strs1, strs2); return 0; }
立体匹配十大概念综述 一、概念 立体匹配算法主要是通过建立一个能量代价函数，通过此能量代价函数最小化来估计像素点视差值。立体匹配算法的实质就是一个最优化求解问题，通过建立合理的能量函数，增加一些约束，采用最优化理论的方法进行方程求解，这也是所有的病态问题求解方法。 二、主要立体匹配算法分类 1）根据采用图像表示的基元不同，立体匹配算法分为： A、区域立体匹配算法（可获取稠密视差图。缺点：受图像的仿射畸变和辐射畸变影响较大；像素点约束窗口的大小与形状选择比较困难，选择过大，在深度不连续处，视差图中会出现过度平滑现象；选择过小，对像素点的约束比较少，图像信息没有得到充分利用，容易产生误匹配。） B、基于特征的立体匹配算法（可获得稀疏的视差图，经差值估计可获得稠密视差图。可提取点、线、面等局部特征，也可提取多边形和图像结构等全局特征。缺点：特征提取易受遮挡、光线、重复纹理等影响较大；差值估计计算量大） C、基于相位立体匹配算法（假定在图像对应点中，其频率范围内，其局部相位是相等的，在频率范围内进行视差估计） 2）依据采用最优化理论方法的不同，立体匹配算法可以分为： A、局部的立体匹配算法 B、全局的立体匹配算法 三、匹配基元（match primitive）
目前匹配算法中所采用的匹配基元可以分成两大类： 1）在所有图像像素点上抽取量测描述子 A、像素灰度值（最简单、直接，但必须在同一光照条件下获得） B、局部区域灰度函数（主要是利用求得在各种大小不同窗口中灰度分布的导数信息，描述像素点周围的结构矢量。） C、卷积图像符号（利用各种大小算子与图象进行卷积，用灰度梯度局部极大值或极小值作为特征信息，描述整个图像） 2）图像特征 A、过零点 B、边缘（由于边缘是图像特征位置的标志，对灰度值的变化不敏感，边缘是图像匹配的重要特征和描述子） C、角点（虽然其没有明确的数学定义，但大家普遍认为角点，即二维图像亮度变化剧烈的点或边缘曲线上曲率极值点） 四、区域匹配算法 基本原理是给定在一幅图像上的某一点，选取该像素点邻域内的一个子窗口，在另一幅图像中的一个区域内，根据某种相似性判断依据，寻找与子窗口图像最为相似的子图，而其匹配的子图中对应的像素点就为该像素的匹配点。 一般单纯的区域匹配都遇到如下限制： 1）针对弱纹理或存在重复纹理的区域，匹配结果不好 2）该算法不适应于深度变化剧烈的场景 3）对光照、对比度和噪声比较敏感
Computer Science and Application 计算机科学与应用, 2019, 9(9), 1803-1813 Published Online September 2019 in Hans. https://www.doczj.com/doc/403964247.html,/journal/csa https://https://www.doczj.com/doc/403964247.html,/10.12677/csa.2019.99202 Review of Classical Recommendation Algorithms Chunhua Zhou, Jianjing Shen, Yan Li, Xiaofeng Guo Information Engineering University, Zhengzhou Henan Received: Sep. 3rd, 2019; accepted: Sep. 18th, 2019; published: Sep. 25th, 2019 Abstract Recommender systems are effective tools of information ?ltering that are prevalent due to cont i-nuous popularization of the Internet, personalization trends, and changing habits of computer us-ers. Although existing recommender systems are successful in producing decent recommend a-tions, they still suffer from challenges such as cold-start, data sparsity, and user interest drift. This paper summarizes the research status of recommendat ion system, presents an overview of the field of recommender systems, describes the classical recommendation methods that are usually classified into the following three main categories: content-based, collaborative and hybrid recommendation algorithms, a nd prospects future research directions. Keywords Recommender Systems, Cold-Start, Data Sparsity, Collaborative Filtering 经典推荐算法研究综述 周春华，沈建京，李艳，郭晓峰 信息工程大学，河南郑州 收稿日期：2019年9月3日；录用日期：2019年9月18日；发布日期：2019年9月25日 摘要 推荐系统作为一种有效的信息过滤工具，由于互联网的不断普及、个性化趋势和计算机用户习惯的改变，将变得更加流行。尽管现有的推荐系统也能成功地进行推荐，但它们仍然面临着冷启动、数据稀疏性和用户兴趣漂移等问题的挑战。本文概述了推荐系统的研究现状，对推荐算法进行了分类，介绍了几种经
关于图像匹配的综述 1.图像匹配的背景及定义 1.1图像匹配的背景及意义 图像匹配技术广泛的应用于日常生活中的诸多领域，如医疗诊断中各种医学图片的分析与识别、遥感图片识别、天气预报中的卫星云图识别、指纹识别、人脸识别等。图像匹配技术主要指通过计算机，采用数学技术方法，对获取的图像按照特定目的进行相应的处理。图像匹配技术是人工智能的一个重要分支和应用，随着计算机技术及人工智能技术的发展，图像识别技术逐渐成为人工智能的基础技术之一。它涉及的技术领域相当的广泛，也越来越深入，其基本分析方法也随着数学工具的不断进步而不断发展。现在，图像识别技术的应用范围己经不仅仅局限于视觉的范围，也体现在机器智能和数字技术等方面。 1.2图像匹配的定义 所谓图像匹配是指在一幅(或一批)图像中寻找与给定目标图像相似的图像或者图像区域(子图像)的过程。通常将已知目标图像称为模板图像，而将待搜索图像中可能与它对应的子图称作该模板的待匹配的目标图像。图像匹配是在来自不同时间或者不同视角的同一场景的两幅或多幅图像之间寻找对应关系，该技术隶属于计算机视觉哺领域。图像匹配的具 体应用包括目标或场景识别、在多幅图像中求解3D结构、立体对应和运动跟踪等。由于拍摄时间、拍摄角度、自然环境的变化，多种传感器的使用、传感器本身的缺陷及噪声等影响，拍摄的图像会存在灰度失真和几何畸变。同时，图像预处理过程会引入的误差，这都是导致模板图像与待匹配的目标图像之间通常存在着一定程度上的差异。在这种情况下，如何使匹配算法精度高、正确匹配率高、速度快和抗干扰性强成为人们关心的问题。 2.图像匹配算法的分类 图像匹配算法的选取对图像匹配结果的影响很大。实用的匹配算法不仅要求计算量小，还必须具有良好的抗噪能力和抗几何形变的能力。通常情况下，图像匹配算法可以分为以下两大类：基于灰度相关的匹配算法、基于特征的图像匹配算法。 1) 基于灰度分布的相关匹配算法，也称为基于区域的匹配方法。常见的基于图像灰度的匹配方法有：（1）归一化灰度相关匹配、（2）最小二乘影像匹配、和（3）序贯相似性检测法匹配等。该类算法直接利用整幅图像的灰度信息，建立两幅图像之间的相似性度量，然后采用某种搜索方法，寻找使相似性度量值最大或最小的变换模型的参数值。在灰度及几何畸变
网络出版时间：2016-09-20 21:04:43 网络出版地址：https://www.doczj.com/doc/403964247.html,/kcms/detail/11.1826.TP.20160920.2104.006.html 第39卷计算机学报Vol. 39 深度文本匹配综述 庞亮1),2)3)兰艳艳1)2) 徐君1)2) 郭嘉丰1)2) 万圣贤1),2)3) 程学旗1)2) 1)(中国科学院网络数据科学与技术重点实验室北京 100190) 2)(中国科学院计算技术研究所,北京 100190) 3)(中国科学院大学,北京100190) 摘要自然语言理解的许多任务，例如信息检索、自动问答、机器翻译、对话系统、复述问题等等，都可以抽象成文本匹配问题。过去研究文本匹配主要集中在人工定义特征之上的关系学习，模型的效果很依赖特征的设计。最近深度学习自动从原始数据学习特征的思想也影响着文本匹配领域，大量基于深度学习的文本匹配方法被提出，我们称这类模型为深度文本匹配模型。相比于传统方法，深度文本匹配模型能够从大量的样本中自动提取出词语之间的关系，并能结合短语匹配中的结构信息和文本匹配的层次化特性，更精细地描述文本匹配问题。根据特征提取的不同结构，深度文本匹配模型可以分为三类：基于单语义文档表达的深度学习模型、基于多语义文档表达的深度学习模型和直接建模匹配模式的深度学习模型。从文本交互的角度，这三类模型具有递进的关系，并且对于不同的应用，具有各自性能上的优缺点。本文在复述问题、自动问答和信息检索三个任务上的经典数据集上对深度文本匹配模型进行了实验，比较并详细分析了各类模型的优缺点。最后本文对深度文本模型未来发展的若干问题进行了讨论和分析。 关键词文本匹配；深度学习；自然语言处理；卷积神经网络；循环神经网络 中图法分类号TP18 论文引用格式： 庞亮，兰艳艳，徐君，郭嘉丰，万圣贤，程学旗，深度文本匹配综述，2016，V ol.39,在线出版号No. 128 Pang Liang，Lan Yanyan，Xu Jun，Guo Jiafeng，Wan Shengxian ，Cheng Xueqi，A Survey on Deep Text Matching，2016，V ol.39,Online Publishing No.128 A Survey on Deep Text Matching Pang Liang 1),2)3)Lan Yanyan 1)2) Xu Jun 1)2) Guo Jiafeng 1)2)Wan Shengxian 1),2)3) Cheng Xueqi 1)2) 1)(CAS Key Lab of Network Data Science and Technology, Beijing100190) 2)(Institute of Computing Technology, Chinese Academy of Sciences, Beijing100190) 3)(University of Chinese Academy of Sciences, Beijing 100190) Abstract Many problems in natural language processing, such as information retrieval, question answering, machine translation, dialog system, paraphrase identification and so on, can be treated as a problem of text ——————————————— 本课题得到国家重点基础研究发展计划(973)(No. 2014CB340401, 2013CB329606)、国家自然科学基金重点项目(No.61232010, 61472401, 61425016, 61203298)、中国科学院青年创新促进会(No. 20144310，2016102)资助.庞亮(通讯作者)，男，1990年生，博士，学生，计算机学会(CCF)学生会员（59709G），主要研究领域为深度学习与文本挖掘.E-mail: pangliang@https://www.doczj.com/doc/403964247.html,.兰艳艳，女，1982年生，博士，副研究员，计算机学会(CCF)会员（28478M）,主要研究领域为统计机器学习、排序学习和信息检索.E-mail: lanyanyan@https://www.doczj.com/doc/403964247.html,.徐君，男，1979年生，博士，研究员，计算机学会(CCF)会员, 主要研究领域为信息检索与数据挖掘.E-mail: junxu@https://www.doczj.com/doc/403964247.html,.郭嘉丰，男，1980年生，博士，副研究员，计算机学会(CCF)会员, 主要研究领域为信息检索与数据挖掘.E-mail: guojiafeng@https://www.doczj.com/doc/403964247.html,.万圣贤，男，1989年生，博士，学生，主要研究领域为深度学习与文本挖掘.E-mail: wanshengxian@https://www.doczj.com/doc/403964247.html,.程学旗，男，1971年生，博士，研究员，计算机学会(CCF)会员, 主要研究领域为网络科学、互联网搜索与挖掘和信息安全等.E-mail: cxq@https://www.doczj.com/doc/403964247.html,.