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搜索结果:找到“近邻搜索”相关结果672条
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  • 【期刊】 基于近似最近邻搜索的并行光流计算

    刊名:计算机工程与应用 作者:杨昕欣 ; 姜精萍 关键词:光流 ; 块匹配 ; 并行加速 机构:北京航空航天大学 ; 北京航空航天大学 ; 电子信息工程学院 年份:2018
    摘要:Barnes近似最近邻算法是当前匹配性能优秀的近似块匹配算法,将其应用于稠密光流的计算中,并与OpenCV中实现的两种稠密光流算法进行对比.针对Barnes算法不易并行化的不足,对Barnes算法中的传播过程进行修改,使其易于在GPU上实现并行加速.实验表明,经并行加速后的光流算法比原算法快两倍以上,而在精确度上与原算法接近,并且都优于OpenCV实现的两种稠密光流算法.
  • 【期刊】 基于投影残差量化哈希的近似最近邻搜索

    刊名:计算机工程 作者:杨定中 ; 陈心浩 关键词:投影残差量化哈希 ; 大规模搜索 ; 近似最近邻搜索 ; 编码权重 ; 多阶段量化 机构:中南民族大学实验教学中心 ; 中南民族大学实验教学中心 年份:2015
    摘要:针对投影哈希中投影误差较大,二进制编码时原始信息丢失严重等问题,提出一种近似最近邻搜索方法。该方法通过多阶段量化策略减少编码过程中的投影及量化误差。在每阶段训练时,对前一阶段的量化残差采用投影、按维度训练码书及量化、反投影等运算生成各阶段的子量化器。子量化器按投影后数据的维度提供多个哈希函数,最终的哈希函数由各阶段哈希函数共同构成。在最近邻搜索时,给二进制编码加上权重以便对搜索结果进行重排,提高搜索精度。实验结果表明,基于投影残差量化哈希的近似最近邻的搜索性能优于当前主流的哈希方法。
  • 【期刊】 基于抽样的不确定图k最近邻搜索算法

    刊名:计算机应用与软件 作者:张伟 关键词:人工智能 ; 不确定图 ; 概率图 ; 生物网络 ; 抽样技术 机构:东北大学计算机科学与工程学院 ; 东北大学计算机科学与工程学院 年份:2017
    摘要:在诸如生物网络或社交网络等各种由不确定数据组成的网络中,不确定图是一种十分重要和普遍使用的数学模型.由于不确定图中计算两点连通概率问题是#P完全问题,其k最近邻查询问题要比确定图复杂得多,并且与"距离"的定义相关.采用"最短距离"作为距离定义,讨论了在不确定图是加权图的情况下,求解k最近邻搜索问题(k-NN问题).为了克服计算两点连通概率带来的时间指数爆炸问题,提出了一个基于Dijkstra算法的抽样k-NN查询算法,研究了其收敛性和收敛速度,同时通过实验验证了所提出的方法效率优于kMinDist方法并且具有很高的查全率.
  • 【期刊】 类属图密集近邻搜索的视觉跟踪算法研究

    刊名:传感器与微系统 作者:王治丹 ; 蒋建国 ; 齐美彬 关键词:视觉跟踪 ; 类属图 ; 密集近邻搜索 ; 置信图 机构:合肥工业大学计算机与信息学院 ; 合肥工业大学计算机与信息学院 年份:2017
    摘要:提出一种基于密集近邻搜索的视觉跟踪算法,能够有效应对目标跟踪过程中出现的形变和遮挡问题.基于马尔科夫随机场建立图像分割模型,提取出目标部件,建立目标部件的类属图矩阵;通过搜索类属图矩阵中的密集近邻,得到相邻帧之间目标部件的匹配关系;通过匹配关系得到跟踪目标位置概率图,确定目标跟踪位置.实验结果表明:本文提出的方法相比其他同类方法效果更好.
  • 【期刊】 基于PCL的点云数据空间管理及近邻搜索

    刊名:北京测绘 作者:梁周雁;邵为真;孙文潇;马伟丽; 关键词:点云;;拓扑;;K-D树;;八叉树;;近邻搜索 机构:山东科技大学测绘科学与工程学院 ; 山东科技大学测绘科学与工程学院 年份:2018
    摘要:由三维激光扫描技术获取的点云数据仅包含点的三维坐标,缺乏点对应的几何拓扑信息,同时为了在计算机中更高效的管理和处理点云数据,本文结合PCL开源库为点云数据建立K-D树和八叉树两种数据结构,并实现基于K-D树和八叉树的快速邻域搜索
  • 【期刊】 面向低维点集配准的高效最近邻搜索

    刊名:模式识别与人工智能 作者:祝继华 ; 尹俊 ; 邗汶锌 ; 杜少毅 关键词:欧氏距离 ; 最近邻搜索 ; 上确界 ; 点集配准 ; 迭代最近点法 机构:西安交通大学软件学院 ; 西安交通大学软件学院 年份:2014
    摘要:为提高点集配准效率,设计一种适用于二维/三维点集的高效最近邻搜索法.该方法根据由模型点集的各维方差所选定的维度信息,排序模型点集中的点.借助二分查找法,将数据点集中的每个点插入至排序后的模型点集中,并利用左边第一个点确定搜索范围的上确界.当在确定范围内搜索最近邻时,可根据当前结果进一步减小待搜索范围,以便快速获得各点的最近邻.最后进行的复杂度分析和实验结果对比均验证文中方法的有效性.
  • 【期刊】 面向近邻搜索的马尔科夫图哈希算法

    刊名:计算机科学与探索 作者:刘弘 ; 江爱文 ; 王明文 ; 万剑怡 关键词:最近邻搜索 ; Markov网络 ; Laplacian特征映射 ; 哈希编码 机构:江西师范大学计算机信息工程学院 ; 江西师范大学计算机信息工程学院 年份:2015
    摘要:基于哈希编码的算法,由于其高效性,已经成为海量数据高维特征最近邻搜索的研究热点。目前存在的普遍问题是,当哈希编码长度较低时,原始特征信息保留不是很充分,从而导致检索结果不理想。为了解决这一问题,提出了一种基于Markov网络的有效哈希编码算法。该算法首先根据稀疏编码策略进行特征重构,通过Markov随机游走的方式构建特征之间的语义网络关系图,然后根据Laplacian特征映射求出投影函数,最后进行快速的线性投影二值化编码。在公开数据集上与主流算法进行了性能比较,实验结果表明该算法具备良好的检索性能。
  • 【期刊】 近邻搜索在多孔材料格点模型建模中的应用

    刊名:计算机工程与应用 作者:刘任涛 ; 陈卫 关键词:近邻搜索 ; 分治 ; 多孔材料 ; 格点模型 机构:[1]中国科学院计算机网络信息中心高性能计算技术与应用发展部 ; [1]中国科学院计算机网络信息中心高性能计算技术与应用发展部 ; [2]中国科学院大学 年份:2018
    摘要:大规模多孔材料格点模型系统的计算机模拟的运行效率通常严重受制于初始构型的体积大小。为了提高多孔材料格点模型建模的效率,一种基于分治策略的近邻搜索方法被提出。该建模方法将格点系统的局部空间以分治的方式划分为不相交的区域进行近邻搜索,能够高效地区分出格点系统中多孔材料的母体区域和孔隙区域。利用分治策略近邻搜索的方法构建多孔材料格点系统初始构型的时间复杂度正比于构型的体积,用该方法建模可极大地减小计算机模拟大规模多孔材料格点系统的运行时间。
  • 【期刊】 基于SURF和快速近似最近邻搜索的图像匹配算法

    刊名:计算机应用研究 作者:赵璐璐 ; 耿国华 ; 李康 ; 何阿静 关键词:图像匹配 ; 快速近似邻近点搜索 ; 加速鲁棒特征 ; 改进的样本一致性 ; 双向匹配 机构:西北大学信息科学与技术学院 ; 西北大学信息科学与技术学院 年份:2013
    摘要:针对高维特征向量存在的最近邻匹配正确率低的问题,提出了一种基于SURF和快速近似最近邻搜索的图像匹配算法。首先用Fast-Hessian检测子进行特征点检测,并生成SURF特征描述向量;然后通过快速近似最近邻搜索算法得到初匹配点对,再对得出的单向匹配结果进行双向匹配;最后采用鲁棒性较好的PROSAC算法进一步剔除误匹配点对。实验证明了该算法不仅提高了SURF算法匹配的正确率,还保证了算法的实时性。
  • 【期刊】 基于岭回归与最近邻搜索的人脸画像合成算法

    刊名:电子科技 作者:高彦 ; 朱明瑞 关键词:人脸画像合成 ; 岭回归 ; 最近邻搜索 ; 快速算法 机构:鲁东大学 ; 鲁东大学 ; 信息与电气工程学院 ; 西安电子科技大学 ; 电子工程学院 年份:2017
    摘要:针对现有人脸画像合成算法复杂度高、合成速度慢的问题,提出了一种基于岭回归与最近邻搜索的快速人脸画像合成算法.该算法的核心是利用岭回归由人脸照片块获得初始合成画像块,并在此基础上利用最近邻搜索在训练画像块样本集中找到与初始合成画像块最相似的画像块作为最终合成画像块,使得细节纹理更具画像风格,并将合成画像块拼接得到合成人脸画像.通过仿真实验表明,该算法不仅能由人脸照片合成出高质量的人脸画像,且具有计算复杂度低、合成速度快的优点.
  • 【期刊】 基于近邻搜索的激光点云数据孤立噪点滤波研究

    刊名:测绘工程 作者:张芳菲 ; 梁玉斌 ; 王佳 关键词:点云滤波 ; 去噪 ; 地面激光扫描 ; k-d tree 机构:北京林业大学精准林业北京市重点实验室 ; 北京林业大学精准林业北京市重点实验室 ; 天津师范大学 年份:2018
    摘要:受仪器自身和测量环境等条件的影响,地面三维激光扫描仪获取的无序或者散乱点云中通常存在孤立的噪声点。针对孤立噪声点,使用k-d tree组织和管理点云数据,使其有序化;根据孤立噪声点与其k个最近邻点距离的正态统计分布特性,自动计算噪声滤除的阈值并滤除噪声。建筑物激光点滤除噪声的实验表明,文中方法能自动滤除孤立噪声点,滤噪阈值无需人工设置且精度与人机交互滤噪结果基本一致,能有效滤除无序点云的孤立噪声点。
  • 【期刊】 迭代最近点匹配算法的树结构k近邻搜索比较研究

    刊名:测绘科学 作者:谭骏祥 ; 李少达 ; 杨容浩 关键词:匹配 ; ICP ; k近邻 ; k-d树 ; 主轴树 ; 正交树 机构:成都理工大学地球科学学院 ; 成都理工大学地球科学学院 年份:2014
    摘要:为提高ICP匹配算法中k近邻搜索的存储和计算效率,本文分析总结了几种树结构k近邻搜索算法,利用模拟和实测数据实验对比研究了它们对ICP匹配结果的影响。实验结果表明,几种算法的拉入范围相同,匹配精度差异较小,主要差异在于搜索效率不同。其中,主轴搜索树k近邻算法的存储结构较优,近似搜索策略的计算效率较高,使得基于主轴树近似搜索的匹配效率最高。
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