云平台存储和处理大规模社交网络数据的日益普及，如果我们不注意使用云平台的方法，隐私泄露将成为一个严重的问题。 本文提出了一种分布式k自同构算法和一种分布式子图匹配方法，该分布式k自同构算法可以通过添加噪声边缘来确保k自同构和分布式，从而有效地保护云平台中社交网络的隐私。子图匹配方法可以快速获得临时子图匹配结果。 将临时结果加入后，我们可以根据客户端中k自同构图和k自同构函数的对称性，通过对临时结果进行恢复和过滤来获得正确的结果。 我们还提出了一种改进的方法，该方法利用增量思想来解决动态子图匹配的问题。 实验表明，上述方法对于处理大规模社交网络图问题是有效的，并且可以有效解决子图匹配的隐私泄露问题。

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图像拼接问题，不同坐标系下三维点的匹配，利用距离不变的性质

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块匹配算法被广泛应用于运动估计中。 形状或大小不同的搜索模式在块匹配算法中对搜索速度和失真性能有非常重要的影响。 基于深入为了研究搜索模式对速度性能的影响，提出了一种替代的交叉梭形搜索算法。 该算法采用十字形搜索模式和一对新颖的纺锤形模式进行快速块运动估计。 实验结果表明，所提出的交叉梭形搜索算法比其他几种流行的快速块匹配算法执行得更快，特别适用于视频会议序列。