子图匹配问题（子图同构）是NP完全的。 以前，我们使用回溯方法（http://esmalgorithm.sourceforge.net）为依赖关系图设计了精确的子图匹配（ESM）算法。 我们进一步设计了一种近似子图匹配（ASM）算法，该算法能够基于子图距离检测近似子图匹配。 假设图G和子图Gs分别具有m和n个顶点，以及km和kn边，则最坏情况下的算法总复杂度为O（m ^ n * n（n-1）/ 2 * km * log m） 。 该Java实现实现了我们的ASM算法。 请参阅README文件：https://sourceforge.net/projects/asmalgorithm/files/如果您使用我们的ASM实现来支持学术研究，请引用以下论文：Hai Hai Liu，Lawrence Hunter，Vlado Keselj和Karin Verspoor。 基于近似子图匹配的生物医学事件和关系文献挖掘。 PLOS ONE，8：4 e60954，2013年。

子图匹配问题（子图同构）是NP完全的。 我们使用回溯方法为依赖图设计了一个简单的精确子图匹配（ESM）算法。 最坏情况下的算法总复杂度为O（n ^ 2 * k ^ n），其中n是顶点数，k是顶点度。 我们已经证明了我们的算法在三种生物医学关系和事件提取应用程序中的成功使用：BioNLP 2011在事件提取，蛋白质-残基关联检测和蛋白质-蛋白质相互作用识别方面的共同任务。 该Java实现实现了我们的ESM算法。 请参阅README文件：https://sourceforge.net/projects/esmalgorithm/files/如果您使用我们的ESM实现来支持学术研究，请引用以下文件：Liu Haibin，Vlado Keselj和Christian Blouin。 探索用于从文学中提取生物事件的子图匹配方法。 计算智能，2013年。

程序接收用户键入的一个关键字以及一个句子。如果句子中不包含关键字则显示‘No match！’；如果句子中包含关键字，则显示‘Match’，且把该字在句子中的位置用十六进制数显示出来。要求程序的执行过程如下： Enter keyword:abc Enter Sentence:We are studying abc. Match at location:11H of the sentence. Enter Sentence : xyz,OK? No match. Enter Setence: ^ C

allegroPCB反向标注原理图及模块复用精准匹配

1 该代码改编至opencv3.1的例程，可以实现根据SURF/SIFT特征点进行图像匹配，原例程路径为：opencv_contrib\modules\xfeatures2d\samples\surf_matcher.cpp。 2. 代码运行环境：VS2013,opencv3.1，且需要单独编译与该版本匹配的opencv_contrib。编译方法请参考http://livezingy.com/compile-opencv-and-opencv_contrib/

这是一本非常全的图像拼接详细内容介绍，从中可以了解到图像拼接的理论详细过程

论文翻译，利用半全局匹配算法计算匹配代价实现立体匹配

简要介绍了MMIC设计中的放大器的输入输出端的匹配网络设计原理和类型，适合新手阅读

压缩感知的稀疏重构中广泛应用的正交匹配追踪（OMP）算法matlab程序，该算法由香港大学电子工程系 沙威老师开发，代码注释详细，便于读者理解。已测试，可以正常运行。读者通过代码可以加深对该算法以及压缩感知、稀疏重构的认识。

遗传算法在数字图像处理中的应用，马义德，杜鸿飞，遗传算法是借鉴生物选择和进化机制发展起来的一种高度并行、随机、自适应搜索算法。特别适合于处理传统搜索算法解决不好的复杂的