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%% 这个简单的代码计算两个点云之间的 Hausdorff 距离。 % 设 A 和 B 是度量空间 (Z,dZ) 的子集， % A 和 B 之间的 Hausdorff 距离，用 dH (A, B) 表示，定义为： % dH(A, B)=max{sup dz(a,B), sup dz(b,A)}，对于A中的所有a，B中的b， % dH(A, B) = max(h(A, B),h(B, A)), % 其中 h(A, B) = max(min(d(a, b))), % 和 d(a, b) 是 L2 范数。 % dist_H = hausdorff( A, B ) % A：第一点集。 % B：第二点集。 % ** A 和 B 可以有不同的行数，但必须有相同的列数。 ** % 哈桑·拉德瓦尔-埃斯法兰； 魁北克大学； ET; 蒙特利尔； 加拿大.06.2010 %%

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监控摄像机镜头与距离、角度关系图，能够直观的显示出不同焦距的监控摄像机与监控距离、视场角度的关系。

Java字符串相似度 一个实现不同字符串相似度和距离度量的库。 当前实现了十二种算法（包括Levenshtein编辑距离和同级，Jaro-Winkler，最长公共子序列，余弦相似性等）。 查看下面的摘要表以获取完整列表... 下载 使用Maven： info.debatty java-string-similarity RELEASE 或检查。 该库需要Java 8或更高版本。 总览 下面介绍了每种已实现算法的主要特征。 “成本”列给出了计算成本的估算值，以分别计算长度为m和n的两个字符串之间的相似度。 归一化？ 公制？ 类型 成本 典型用法 距离 没有 是 O（米* n） 1 距离相似 是 没有 O（米* n） 1 距离 没有 没有 O（米* n） 1 光学字符识别 3 距离 没有 是 O（米* n） 1 3 距离 没有 没有 O（米* n） 1 相似距离 是

硕士学位虹膜识别答辩毕设PPT