模式识别与人工智能
模式識彆與人工智能
모식식별여인공지능
Moshi Shibie yu Rengong Zhineng
2013年
1期
123-127
,共5页
吴伟交%王敏%黄心汉%毛尚勤
吳偉交%王敏%黃心漢%毛尚勤
오위교%왕민%황심한%모상근
向量夹角(VA)%最近邻搜索%尺度不变特征变换(SIFT)%特征匹配
嚮量夾角(VA)%最近鄰搜索%呎度不變特徵變換(SIFT)%特徵匹配
향량협각(VA)%최근린수색%척도불변특정변환(SIFT)%특정필배
提出一种基于向量夹角的近似最近邻搜索算法.该算法首先计算高维空间向量与随机选择的参考向量的夹角,并进行排序.计算出待查询向量与参考向量的夹角后,采用二分搜索算法在已排序夹角中查找对应的夹角,并以此夹角为中心,在一定范围内搜索给定向量的近似最近邻.实验结果表明,文中算法可显著提高尺度不变特征变换特征的匹配速度,并能获得满意的匹配效果.
提齣一種基于嚮量夾角的近似最近鄰搜索算法.該算法首先計算高維空間嚮量與隨機選擇的參攷嚮量的夾角,併進行排序.計算齣待查詢嚮量與參攷嚮量的夾角後,採用二分搜索算法在已排序夾角中查找對應的夾角,併以此夾角為中心,在一定範圍內搜索給定嚮量的近似最近鄰.實驗結果錶明,文中算法可顯著提高呎度不變特徵變換特徵的匹配速度,併能穫得滿意的匹配效果.
제출일충기우향량협각적근사최근린수색산법.해산법수선계산고유공간향량여수궤선택적삼고향량적협각,병진행배서.계산출대사순향량여삼고향량적협각후,채용이분수색산법재이배서협각중사조대응적협각,병이차협각위중심,재일정범위내수색급정향량적근사최근린.실험결과표명,문중산법가현저제고척도불변특정변환특정적필배속도,병능획득만의적필배효과.
