图匹配作为图像处理任务中的基础及核心部分,对计算机视觉和模式识别等领域的发展起着重要作用。超图匹配能够有效解决图匹配问题,其广泛应用于目标识别、跟踪和信息检索等方面。现今有许多超图匹配算法,但是由于超图匹配算法的模型求解是NP-hard的,所以很多算法都是将局部的最优解近似替代目标函数式的全局最优解。同时,在实际问题中存在噪声、变形及外点等不利因素的影响,大大降低了超图匹配算法的准确度,因此寻求更
为了解本地区城乡中小学生视力低下情况,为制订保护学生视力计划提供科学依据,1999年6月对东营市城乡12所中小学进行了调查.
文献[1]中这一求解公式过于复杂,初学者难于掌握,给本课程教学带来不便,且给计算机编程进行数据处理带来很多冗余过程。本文利用纯数学运算方法对这一公式作进一步的演算,演算步骤严密和清晰,所得结果简晰,学生易于记忆。
超图匹配作为解决图像匹配问题的重要方法,被广泛应用在目标检测、目标跟踪和多媒体分析等诸多方面,对计算机视觉领域的发展起着重要作用。随着研究的发展和应用范围的扩大,超图匹配获得了越来越多的关注。虽然已经产生许多超图匹配算法,但由于求解超图匹配的数学模型常常是NP难的,绝大多数算法都采用近似的局部最优解来替代目标函数的全局最优解。在实际应用中超图匹配算法也极易受到噪声、外点以及形变因子等因素的影响从而
美国是供给侧改革取得成功国家,而标准战略是供给侧结构重要方面。通过对美国标准战略2015与2010战略比较,我们发现2015版强调朝着更大的共同目标,跨越学科和边界前进。标准