针对现有的地址匹配算法地址要素切分存在歧义、匹配率和准确率低等问题,提出一种多策略结合的地址匹配算法。利用双向最大匹配分词算法提取有歧义的地址要素,通过建立地址要素特征字词典与地址标准数据库,对歧义结果进行首次歧义消除,再利用基于序列标注的中文分词进行二次歧义消除,将得到的各地址要素匹配数据库后计算相似性匹配得分,最后按照各地址要素的重要程度分配权重,加权求和后得到匹配总得分。结果表明,该算法优于其他传统的地址匹配算法,提高了地址匹配的匹配率与准确率。
2022-10-10 14:50:42
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c语言实现的括号匹配算法 无括号算术表达式处理算法
#include "seqstack.h"
#include "stdio.h"
void BracketMatch(char *str);
void BracketMatch(char *str) /* str[]中为输入的字符串，利用堆栈技术来检查该字符串中的括号是否匹配*/
{
SeqStack S;
int i;
char ch;
InitStack(&S);
for(i=0; str[i]!='\0'; i++) /*对字符串中的字符逐一扫描*/
{
switch(str[i])
{
case '(':
case '[':
case '{':
Push(&S,str[i]);
break;
case ')':
case ']':
case '}':
if(IsEmpty(&S))
{
printf("\n右括号多余!");
return;
}
else
{
GetTop(&S,&ch;);
if(Match(ch,str[i])) /*用Match判断两个括号是否匹配*/
Pop(&S,&ch;); /*已匹配的左括号出栈*/
else
{
printf("\n对应的左右括号不同类!");
return;
}
}
}/*switch*/
}/*for*/
if(IsEmpty(&S))
printf("\n括号匹配!");
else
printf("\n左括号多余!");
}
void main()
{
char str[100];
printf("please input:");
gets(str);
BracketMatch(str);
}
2022-09-21 10:50:38
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传统的Census+Hamming距离立体匹配算法往往由于将邻域像素等同对待，从而缺少足够的匹配信息，造成较高的误匹配率。对此提出了一种自适用加权的Hamming距离算法，通过引入邻域像素空间距离，使在距离测算时将邻域像素分等级计算，丰富了匹配图像的信息。并且使用梯度图像像素之间的距离作为聚合代价计算的权值，实验证明其对于噪声有一定的抗干扰性，并且能够很好地反映纹理等信息，同时引入稀疏聚合窗口来减少算法的复杂度。最后进行亚像素插值增大匹配的正确性。通过对比试验证明，此算法不仅能够提高匹配的准确性和抗干扰性，还能减少算法的复杂度，适用于实时的立体匹配。
2022-09-21 10:48:30
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针对水下双目图像匹配时不再满足空气中极线约束条件以及尺度不变特征变换(SIFT)特征匹配算法处理水下图像误匹配率较高等问题，提出一种基于曲线约束的水下特征匹配算法。对双目摄像机进行标定获取相关参数，再获取参考图和待匹配图；利用SIFT算法对两幅图像进行匹配，同时利用由参考图提取的特征点推导出其在待匹配图上对应的曲线，将该曲线作为约束条件判定待匹配图上对应特征点是否在曲线上，从而剔除误匹配点，以达到提高精度的目的。实验结果表明，该算法优于SIFT算法，可以有效地剔除误匹配点，比SIFT算法匹配精度提高约12%，解决了SIFT算法在水下双目立体匹配中误匹配率高的问题。
2022-08-24 11:23:28
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该源代码执行二进制立体匹配算法以估计立体匹配图像。 在此应用程序中，您可以实现不同的流行蒙版以及新颖的混合蒙版。
2022-08-08 18:14:17
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为解决局部立体匹配算法存在深度图边界区域不连续问题，本文提出了一种基于边缘约束的自适应引导滤波立体匹配算法。将梯度值和颜色信息结合进行匹配代价计算；然后，基于图像边缘局部特征，对图像的像素点基于颜色阈值和边界条件构建自适应十字交叉区域，并对自适应窗口进行引导滤波代价聚合；最后，采用胜者为王策略(winner takes all，WTA)进行视差计算，对视差图进行视差精细化处理。实验结果表明：本文算法生成的深度图能够更好地保留细节特征，边界纹理区域的误匹配现象明显改善，可有效降低误匹配率，本文算法在Middlebury数据集误匹配率仅为5.22%。
2022-07-24 09:19:19
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