基于谱图理论的特征匹配方法研究和改进

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谱聚类方法

谱聚类方法一、谱聚类的基本原理谱聚类（Spectral Clustering）是一种基于图论的聚类方法，通过研究样本数据的图形结构来进行聚类。

谱聚类方法的基本原理是将高维数据转换为低维数据，然后在低维空间中进行聚类。

它利用样本之间的相似性或距离信息，构建一个图模型（通常是相似度图或距离图），然后对图模型进行谱分解，得到一系列特征向量，最后在特征向量空间中进行聚类。

谱聚类的核心步骤是构建图模型和进行谱分解。

在构建图模型时，通常采用相似度矩阵或距离矩阵来表示样本之间的联系。

在谱分解时，通过对图模型的拉普拉斯矩阵进行特征分解，得到一系列特征向量，这些特征向量表示了样本数据的低维空间结构。

通过对特征向量空间进行聚类，可以将高维数据分为若干个类别。

二、谱聚类的优缺点1.优点（1）适用于高维数据：谱聚类方法能够有效地处理高维数据，因为它的核心步骤是将高维数据转换为低维数据，然后在低维空间中进行聚类。

这有助于克服高维数据带来的挑战。

（2）对噪声和异常值具有较强的鲁棒性：谱聚类方法在构建图模型时，会考虑到样本之间的相似性和距离信息，从而在一定程度上抑制了噪声和异常值的影响。

（3）适用于任意形状的聚类：谱聚类方法可以适用于任意形状的聚类，因为它的聚类结果是基于特征向量空间的，而特征向量空间可以捕捉到样本数据的全局结构。

2.缺点（1）计算复杂度高：谱聚类的计算复杂度相对较高。

构建图模型和进行谱分解都需要大量的计算。

在大规模数据集上，谱聚类的计算效率可能会成为问题。

（2）对相似度矩阵或距离矩阵的敏感性：谱聚类的结果会受到相似度矩阵或距离矩阵的影响。

如果相似度矩阵或距离矩阵不合理或不准确，可能会导致聚类结果不理想。

（3）对参数的敏感性：谱聚类的结果会受到参数的影响，如相似度度量方式、距离度量方式、图模型的构建方式等。

如果参数选择不当，可能会导致聚类效果不佳。

三、谱聚类的应用场景1.图像分割：谱聚类方法可以应用于图像分割，将图像中的像素点分为若干个类别，从而实现对图像的分割。

基于改进SIFT算法的图像匹配方法

２ＳＴ算法介绍 Ⅱ＇
ＳＦ方法是由Ｄｖｏｅ于１９ＩＴａｉＬｗｄ９９年提出的局部特征描述子，并于２００４年进行了更深入的发展和完善。在Ｍｉｌｋａｏ．ｊｙｃｋ对包括ｓｔ子在内的十种局部描述子所做的不变性ｚｉ算ｆ对比实验中，Ｉ（ＳＦ及其扩展算法）Ｔ己被证实在同类描述子中具有最强的健壮性Ｊ。从总体上归纳，Ｉ算子具有以下特ＳＦＴ
－． — —
收稿日期：１ — ５２修回１：０００ — ５２００—１０３２１— ７１期
。
２５．— ８．． —
点：
的图像由上一组图像降采样得到。
１Ｓ特征是图像的局部特征，）ＷＦ对平移、旋转、尺度缩
放、亮度变化、挡和噪声等具有良好的不变性，遮对视角变
ＫＥＷＯＲ：ｇｅｍｔｉｇＱａｉＥｃｉａ；ｉｉｒｙｍｅｕｍｎＹＤＳＩａｈｎ；ｕｓｕｌｅｎＳｍｌｉａｒｅｔｍａｃ — ｄａｔｓｅ
１引言
图像匹配的过程实际是指寻求两幅图像间的映射过程，也就是说，要将两幅不同视点的同一景物或物体的图像中对应于空间同一位置的点联系起来。对应点就是同一三维空
ＳＦＩＴ算法原理及实现细节进行了深入的研究，过实验把通
图像匹配技术在图像处理领域具有广泛的实际应用。目前用于图像匹配的方法主要有两大类：是基于灰度相关一的匹配方法，它直接利用图像的灰度进行匹配，法简单，算匹配准确率高，但计算量大；另一种是基于图像特征的方法，需要先对图像提取特征，其计算量相对较小，对灰度变化、形变及遮挡有较好的适应性，是匹配精度不高。由于受到噪但声、目标运动以及设备等多种因素的影响，得所匹配的两使幅图存在灰度时针和几何变形，以研究抗噪声、所抗变形以及匹配正确率高、速度快的匹配方法成为目前的一个重要课

基于改进SIFT特征的深度图像匹配

２．ＤｅｐａｒｔｍｅｎｔｏｆＡｕｔｏｍａｔｉｏｎ，ＳｈａｎｇｈａｉＪｉａｏＴｏｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｓｈａｎｇｈａｉ２００２４０，Ｃｈｉｎａ））
文章编号：１００１ — ９０８１（２０１６）ｓ２．０１３５．０４
ＣＯＤＥＮＪＹＩＩＤＵ
ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｊｏｃａ．ｃｎ
基于改进ＳＩＦＴ特征的深度图像匹配
向程谕，王冬丽，李建勋，周彦
（１．湘潭大学控制工程研究所，湖南湘潭４１１１０５；２．上海交通大学自动化系，上海２００２４０）
（｝通信作者电子邮箱ｗａｎｇｄｌ＠ｘｔｕ．ｅｄｕ．ｃｎ）
摘
要：针对尺度不变特征变化（ＳＩＦＴ）在深度图像匹配中存在较多不稳定的边缘特征点、特征维数过高、运算速
ｗｈｉｃｈｕｓｄｅｔｈｅＨａｒｉｒｓｃｏｍｅｒｄｅｔｅｃｔｉｏｎｏｐｅｒａｔｏｒｔｏｔｉｃｋｏｕｔｌｒｇａｅａｍｏｕｎｔｏｆｆｌｓａｅｆｅａｔｕｒｅｐｏｉｎｔｓｅｘｉｓｔｅｄｉｎｔｈｅｅｄｇｅｏｆｔｈｅｄｅｐｔｈ
ＪｏｕｒｎａｌｏｆＣｏｍｐｕｔｅｒＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ

基于相位相关的图像匹配算法研究

基于相位相关的图像匹配算法研究胡海;罗桂娥【摘要】提出一种基于相位相关的图像匹配方法.针对仅有位移变换的图像,给出基于相位相关的模板匹配方法,并进行了改进,然后利用人工平移的方式进行实验验证.结合Fourier-Mellin变换理论,给出解决旋转问题的图像匹配方法,并利用人工旋转的方式进行了实验验证.实验结果表明,本方法在精度和速度上都能取得比较满意的效果.【期刊名称】《微型机与应用》【年(卷),期】2013(032)007【总页数】3页(P5-7)【关键词】相位相关;傅里叶-梅林变换;模板匹配【作者】胡海;罗桂娥【作者单位】中南大学信息科学与工程学院,湖南长沙410083;中南大学信息科学与工程学院,湖南长沙410083【正文语种】中文【中图分类】TP391图像匹配是评价两幅或多幅图像的相似性以确定同名点的过程。

图像匹配算法就是设法建立两幅图像之间的对应关系，确定相应几何变换参数，对两幅图像中的一幅进行几何变换的方法。

图像匹配是图像分析和处理过程中的基本问题。

它在航空影像自动制图、图像三维重构、计算机视觉、遥感融合、模式识别、医学图像处理、影像分析等领域都有十分重要的应用。

目前图像匹配算法分为基于图像特征和基于图像灰度两大类。

在诸多现有的图像匹配算法中，基于相位相关的方法以其计算量小、抗噪声等优点得到广泛关注。

本文提出的基于相位相关的模板匹配方法不但有很高的匹配精度而且能精确地测量出相对图像对之间的相对平移量，但它对旋转变换很敏感。

为了能够准确实现图像匹配，本文结合Fourier-Mellin变换求取图像的旋转量，并对图像进行匹配[1-5]。

1 Fourier变换位移理论基于频域傅里叶变换相位相关法描述如下：f1（x，y），f2（x，y）是定义在空间 R2的两幅图像，假定f1（x，y）是参考图像，图像 f2（x，y）是 f1（x，y）平移（x0，y0）后的观测图像，两者之间的关系可表示为：根据傅里叶变换的性质有：则两幅图像的互功率谱为：式中，F（ξ，η）为 F1（ξ，η）的复共轭。

基于谱图理论的特征匹配原理研究

“ １，，组成了Ｋ空间的一组标准正交基．，。 … “ ，４同样，的列向量ｕ，。 … ，也组成了Ｋ空问的一组标Ｖｕ，准正交基．ｕ） “ ，一１２ … ，ｎｍ，）其中是对角阵Ｔ（一ｉ，，ｍｉ（７，２中的第ｉ元索，个且＞０当ｉ；￣ｍｉ（ｎｍ，
பைடு நூலகம்
２１０２年６月
基于谱图理论的特征匹配原理研究
于志鹏李晓明
（山西大学数学科学学院，山西太原０００）３０６
（要］图像匹配是计算机视觉的重要研究领域，们广泛应用于工业、业、体识别、摘它农物遥
第１１卷
第２期
太原师范学院学报（自然科学版）ＪｕＲ０ＮＡＬＯＦＴＡＩＵＡＮＮＭＡＬＵＮＩＥＳＴＹＮｔｒｌｃｎｅＥｉｏ）ＹＯＲＶＲＩ（ａｕａＳｉｃｄｉｅｔｎ
Ｖｏ．１Ｎ．１１ｏ２Ｊｎ２１ｕ．０２
上讲，任何在算法中用到ＳＶＤ、特征值分解的，叫谱方法．都Ｕｍｅｙｍａ１出的ＳＤ分解方法，图的邻接ｅａｌ提Ｖ用
矩阵表示具有相同节点和边缘结构的两幅图，用矩阵特征分解的方法来寻找邻接矩阵之间的最佳置换矩采阵，而实现了图之间的匹配，ｃｔ和ＬｎｕｔＨｉｇｎ『根据两幅图像之间点的距离构造亲近矩阵，此从Ｓｏｔｏｇｅ— ｇｉｓ２对

改进的SIFT特征匹配算法

ＬＵＣｈａｏ — ｌｉａｎｇ，ＭＡＬｉ — ｈｕａ，ＣＨＥＮＨａｏ
（ＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎａｎｄＮａｖｉｇａｔｉｏｎＣｏｌｌｅｇｅ，ＡｉｒＦｏｒｃｅＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｘｉａｎ７１００７７，Ｃｈｉｎａ）Ａｂｓｔｒａｃｔ：ＡｉｍｅｄａｔｔｈｅｓｌｏｗｍａｔｃｈｉｎｇｓｐｅｅｄｏｆＳＩＦＴｆｅａｔｕｒｅｍａｔｃｈｉｎｇｍｅｔｈｏｄｉｎＳｅａｒｃｈｉｎｇｔｈｅｗｈｏｌｅｄａｔａ —
ｔｈｅｎｔｈｅｓｉｍｉｌａｒｉｔｙｂｅｔｗｅｅｎｉｎｐｕｔｉｍａｇｅｐｙｒａｍｉｄａｎｄｔｈｅｔｅｍｐｌａｔｅｐｙｒａｍｉｄｉｓｄｅｔｅｒｍｉｎｅｄ．Ｆｉｎａｌｌｙ，ｔｈｅｍａｔ —
第１５卷第１期
２０１４年２月
空
军
工
程
大
学
学
报（自然科学版）
Ｖｏ１．１５Ｎｏ．１
Ｆｅｂ．２０１４
ＪＯＵＲＮＡＬＯＦＡＩＲＦＯＲＣＥＥＮＧＩＮＥＥＲＩＮＧＵＮＩＶＥＲＳＩＴＹＩＮＡＴＵＲＡＬＳＣＩＥＮＣＥＥＤＩＴＩＯＮ）
改进的ＳＩＦＴ特征匹配算法

基于知识图谱的高校服务能力提升探索和研究

基于知识图谱的高校服务能力提升探索和研究文/孙兆群1，陆成松2(1.上海仪电人工智能创新院有限公司；2.上海海洋大学）摘要：本文在高校数据中台的基础上，构建基于知识图谱的高校服务能力服务平台，为数据中台提供更加完善的智能化处理单元，实现对高校数据中台的语义搜索与智能推荐，进而实现数据价值的有效挖掘与提取，改善用户搜索交互、提供搜索增项数据、筛选条件排序优化，将数据资产有效地转化为知识和数据价值，促进学校内部数据资产的价值挖掘，推动学校的数据资产应用和智能决策，为教学和学生管理工作提供更加智能、高效的服务。

本文的研究成果，具有很强的基础性和通用性，可应用在高校多种数据驱动的应用业务场景，如学涯规划、岗位匹配、招生咨询等，亦可在学生综合能力评价、学科发展潜力评估、教师教学质量评价等领域展开拓展。

关键词：资源调度；知识图谱；学涯规划；岗位匹配；招生咨询1.引言高校处于高端人才孵化、前沿科技策源、创新思维迸发的重要交汇点，肩负着人才培养、科学研究、社会服务、文化传承创新、国际交流合作等重要责任和使命，是国家科技创新体系的重要组成部分[1]。

学生作为高校教育活动的主要参与者，其学习和成长的过程情况与反馈，是判断高校服务水平优劣和促进高校服务能力提升的重要参考指标和依据。

坚持教育以学生为中心，以“发掘学生潜质、激发学生兴趣、指导学生学习、成就学生价值”为基本目标，探索基于数据驱动的新型人才培养和教育治理模式，对促进学生全面高素质发展和提升高校服务能级具有重要意义[2]。

互联网技术的迅猛发展，使人类依次经历了以文档互联为主要特征的“Web1.0”时代和以数据互联为特征的“Web2.0”时代，并正处于以知识互联为基础的“Web3.0”时代[3]。

近年来，在《国家中长期教育改革和发展规划纲要(2010—2020年)》[4]和《教育管理信息化建设与应用指南》等政策文件的指导下，高校在教学信息化、科研信息化、管理信息化等方面取得了显著的成果，学校基础数据、学生数据、教学数据、教职工数据、研究生数据、科研数据、财务数据、资产与设备数据等逐步汇聚。

图的谱极值问题研究

图的谱极值问题研究
图谱理论是图论中的一个重要研究领域, 它在物理学、化学、生物学、计算机科学等诸多领域都有极重要的应用. 谱极值问题是近年来图谱理论研究的热点其核心内容是研究图的特征值的极值以及对应的极图. 本文主要围绕图的谱极值问题进行了研究•基于图的拉普拉斯矩阵、距离拉普拉斯矩阵和A_a -矩阵,讨论了相关特征值的极值问题，主要内容如下：•考虑了图的代数连通度•对Fiedler 向量在特殊的图结构中的分量性质进行了研究.以Fiedler 向量为工具, 刻画了周长给定的图中代数连通度达到最小的所有极图. 同时, 对于周长给定的图中代数连通度的极大值也进行了讨论••讨论了图的拉普拉斯谱半径与分数匹配数• 首先利用商矩阵的方法,建立了图的分数匹配数与拉普拉斯谱半径的联系,并由此得到了拉普拉斯谱半径的一个可达的下界, 同时也对极图进行了刻画. 最后, 给出了图中含有分数完美匹配的一些谱条件••研究了连通图的距离拉普拉斯谱半径.首先基于图的距离拉普拉斯谱半径,考虑了图的几类移接变形,进而确定了单圈图中距离拉普拉斯谱半径达到最大的极图, 该结论也解决了Aouchiche 和Han sen所提出的猜想.最后,利用图的最大传递指标和团数给出了图的距离拉普拉斯谱半径的下界••讨论了图的A_a -特征值的极值•首先基于图的A_a -谱半径,给出了图的几类移接变形,同时证明了Nikiforov和Rojo所提出的两个猜想. 利用这些移接变形，刻画了直径给定的图中A_a -谱半径达到最大的极图，以及团数给定的图中A_a -谱半径达到最小的极图.对于a &gt；1/2的情形,得到了图
的第k大A a -特征值的上界.。

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３ＤｒｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎａｎｄＳＯｏｎ．Ｉｎｔｈｅｐｒｅｓｅｎｔｓｔｕｄｉｅｓ，ｉｔｉＳａｎｉｍｐｏｒｔａｎｔｍｅｔｈｏｄｔｏｃｏｎｖｅｒｔｔｈｅｐｒｏｂｌｅｍｓｂｅｉｎｇｓｔｕｄｉｅｄｉｎｔｏｍａｔｈｐｒｏｂｌｅｍｓａｎｄｔｏｓｏｌｖｅｔｈｅｍｗｉｔｈｍａｔｈｅｍａｔｉｃａｌｔｏｏｌｓ．Ｉｎｔｈｉｓｐａｐｅｒ，ｔｈｅｉｍａｇｅｉｎ
・
４６・
（总０２０６）
２０１４年第３期
文章编号：１００３ — ５８５０（２０１４）０３图理论的特征匹配方法研究和改进
王燕婷
（山西大学数学科学学院，太原０３０００６）
图匹配回顾
给定两幅要进行匹配的图像，将各自检测到的特征点作为图的点，特征点与特征点之间的几何关系作
成了，找到指示向量，使得得分函数５（）【］得分最高，即为：
ｘ＝ａｒｇｍａｘｓ（ｘ１
Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｉｍａｇｅｍａｔｃｈｉｎｇｉｓａｆｕｎｄａｍｅｎｔａｌｐｒｏｂｌｅｍｉｎｔｈｅｆｉｅｌｄｏｆｃｏｍｐｕｔｅｒｖｉｓｉｏｎ．Ｉｔｉｓｗｉｄｅｌｙａｐｐｌｉｅｄｉｎｍａｎｙｉｅｆｌｄｓｓｕｃｈａｓｐａｔｔｅｒｎｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ，ｓｅｌｆ－ｎａｖｉｇａｔｉｏｎ，ｍｅｄｉｃａｌｄｉａｇｎｏｓｉｓ，ｃｏｍｐｕｔｅｒｖｉｓｉｏｎ，
ＷＡＮＧＹａｎ — ｔｉｎｇ
（ＳｃｈｏｏｌｏｆＭａｔｈｅｍａｔｉｃａｌＳｃｉｅｎｃｅｓ，ＳｈａｎｘｉＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｔａｉｙｕａｎ０３０００６，Ｃｈｉｎａ）
摘
要：图像匹配问题是计算机视觉领域的一个基本问题，广泛地应用于很多领域，如：模式识别，自动导航，医学
诊断，计算机视觉，图像三维重构等领域。将所研究的问题转化为数学问题，再利用数学Ｔ具解决这一问题，成为当今研
究的一种重要手段。在这里，将图像匹配中的图像转化为数学一图论中的图，利用谱图理论解决图像匹配问题，从而形成了一类比较流行而新颖的方法，针对这一方法进行了较为系统的探究并做了改进。关键词：图像匹配，图论，图匹配，谱匹配，概率模型
ｉｍａｇｅｍａｔｃｈｉｎｇｉｎｔｏｔｈｅｇｒａｐｈｉｎｔｈｅｍａｔｈｅｍａｔｉｃｓ— ｇｒａｐｈｔｈｅｏｒｙｉｓｃｏｎｖｅｔｅｒｄ，ｕｓｉｎｇｓｐｅｃｔｒａｌｇｒａｐｈｔｈｅｏｒｙｔｏｓｏｌｖｅｔｈｅｉｍａｇｅｍａｔｃｈｉｎｇｐｒｏｂｌｅｍｓ，ｔｈｕｓｆｏｒｍｉｎｇａｐｏｐｕｌａｒａｎｄｎｏｖｅｌｍｅｔｈｏｄ．Ｔｈｉｓｐａｐｅｒｐｒｏｖｉｄｅｓａｓｙｓｔｅｍａｔｉｃｅｘｐｌｏｒａｔｉｏｎａｎｄｉｍｐｒｏｖｅｍｅｎｔｃｏｎｃｅｒｎｉｎｇｔｈｉｓｍｅｔｈｏｄ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｉｍａｇｅｍａｔｃｈｉｎｇ，ｇｒａｐｈｔｈｅｏｒｙ，ｇｒａｐｈｍａｔｃｈｉｎｇ，ｓｐｅｃｔｒａｌｍａｔｃｈｉｎｇ，ｐｒｏｂａｂｉｌｉｓｔｉｃｍｏｄｅｌ
为图的边。就可以得到两幅图像所对应的图Ｇｐ＝（Ｖ，）和ＧＱ＝（Ｖｏ，，ＡＱ），其中Ｖ代表的是图的点，Ｅ
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中图分类号：ＴＮ９５７．５２文献标识码：Ａ
ＳｔｕｄｙａｎｄＩｍｐｒｏｖｅｍｅｎｔｏｎＩｍａｇｅＦｅａｔｕｒｅｓＣ０ｒｒｅｓｐ０ｎｄｅｎｃｅＢａｓｅｄｏｎＳｐｅｃｔｒａｌＧｒａｐｈＴｈｅｏｒｙ