摘要：针对当前垂直切换判决算法存在的单一性,即切换判决时以用户或网络单方面为中心,没有充分考虑两者对切换判决的综合影响,导致垂直切换性能不佳的问题,该文提出一种基于双向匹配模型的垂直切换算法。该算法的主要思想是:首先分别以用户和网络为中心,设计各自的评估模型,用于评估双方对彼此的偏好顺序,并建立相应的排序值矩阵;其次利用排序值信息,基于一对多双向匹配模型对用户侧和网络侧的双向匹配行为进行建模和求解,以获得最优匹配解;最后根据最优匹配结果,进行垂直切换。仿真表明,该文设计的评估模型是合理的,并且所提出的算法能较好地兼顾用户侧的高性价比需求和网络侧的低阻塞率需求。

摘要：路侧传感器由于视野角度高,探测范围广,有利于观察目标间的时空位置关系和运动趋势,成为支撑车路云一体化融合系统的重要感知手段。然而当前路侧传感器存在着跨感知域的目标难以被连续跟踪的挑战,为了解决车辆目标在摄像机交叉视角间的目标交接问题,针对路侧感知重叠视野提出了双向匹配目标交接方法:建立摄像机间变换关系对重叠域内车辆目标进行投影,设计匹配约束机制解决匹配冲突难题,基于目标双向投影设计双向匹配策略,根据匹配矩阵标识符与颜色相似度输出交接结果。经路侧实验数据验证,提出的方法可有效应用于典型城市道路交通场景,相比于单向匹配方法,路段场景漏匹配降低22.22%,误匹配降低28.57%;路口场景漏匹配降低28.89%,误匹配降低44.00%,具有良好的准确性和可靠性。

摘要：本文以低成本、易操作的非量测数码相机为工具,通过对获得的树木影像利用改进集群聚类算法进行分割,对分割结果利用SUSAN算子提取特征点,设计并实现了一种基于金字塔分层影像双向匹配的树木近景影像匹配策略,同时与传统的基于相似性测度的影像匹配方法进行了精度对比分析,实验结果表明:基于金字塔分层影像双向匹配的实验树木近景影像匹配算法策略的均方误差和误匹配率均优于传统方法,在实际应用中具有可行性。

摘要：目前,主观题自动化阅卷的准确度是智能阅卷系统能否有效的关键要素,通过提出双向匹配向量空间算法,使用盘古分词组件进行文本预处理,利用算法中的双向匹配和向量空间计算关键词匹配和文本相似度,实现主观题自动阅卷的评分功能,并通过C#.NET语言开发智能阅卷系统。通过系统实验结果证明,该算法下的自动阅卷与人工阅卷的结果误差率较小,具有良好的应用前景。

摘要：基于特征的匹配算法是图像配准的重要内容,针对传统SIFT匹配法存在的重复匹配、多对一匹配、正确率不高等问题,本文提出了基于标准化欧式距离的双向特征匹配算法。该算法首先通过SIFT算法对特征点进行提取,然后用标准化欧氏距离对特征描述符进行度量,接着采用双向特征匹配算法对特征点进行匹配,最后以RANSAC算法对匹配对进行提纯。实验结果表明,使用标准化欧氏距离进行双向匹配,具有更高的准确率。

摘要：舰载无人直升机自主着舰视觉导航在拍摄图像时,存在大尺度、角度畸变,使得合作目标角点难以检测,提出一种基于SIFT的分区双向匹配角点检测算法。设计了一种非对称彩色合作目标(由红色背板、绿色的H形和三角形组成),利用色彩信息对合作目标进行分割裁剪、识别,并分别对基准裁剪图和实拍裁剪图提取SIFT特征。为了提高SIFT特征匹配的实时性和准确性,提出了分区双向匹配策略。首先求取基准和实拍裁剪图中H形、小三角形重心以及H形上距离三角形重心最近的边缘点,以这三对匹配点求取基准图和实拍图间的粗略仿射模型。将基准裁剪图中的SIFT特征点经过该模型变换得到实拍裁剪图中的映射点,以每个映射点为圆心,以裁剪图宽度的1/4为半径将其分区,匹配时只选择每个映射点区域内的SIFT特征匹配点。同理,对基准裁剪图也进行分区处理。然后通过双向匹配及RANSAC算法剔除错误的匹配对,利用正确的匹配对完成基准图和实拍图仿射变换的精确模型。最后,将基准图中标定好的角点经过仿射变换获取实拍图中合作目标的角点位置。实验结果表明,该算法不仅精度高、鲁棒性强,而且具有较好的实时性。

摘要：本文对Shapley和Roth提出的双向匹配延迟接受算法进行了改进,提出二阶段延迟接受算法。在分析北京市保障性住房分配现状的基础上,重新设计了北京市保障房分配机制,并讨论了市场合并的经济效率及其对社会福利最大化的影响,得出市场合并有助于经济效率提高及社会福利最大化的帕累托改进的结论。本结论不仅限于保障房分配机制设计,对医疗、教育等其他准公共产品分配同样具有借鉴意义。

摘要：针对SIFT(scale-invariant feature transform)算法计算速度低、匹配精度不高的问题,提出一种结合多维定标和局部纹理特征的改进SIFT匹配算法。通过多维定标算法(multidimensional scaling,MDS)对128维SIFT特征描述符进行降维,提高SIFT特征匹配的计算速度,与其它降维算法相比,MDS保证了数据的几何拓扑性;基于特征一致性匹配规则和比值一致性匹配规则,提出一种改进的双向匹配策略;分析比对匹配点对邻近区域的LBP纹理特征,进一步降低误匹配率。仿真结果表明,与同类算法相比,该方法在匹配精度和匹配速度上都得到一定程度的改善。

摘要：为解决当前基于图像灰度特性的匹配算法在面对灰度变化较大或存在较多的干扰时,易出现较高误配率的不足,提出区域梯度特征耦合运动约束的图像匹配算法。利用FAST算子检测图像的特征点,借助Hessian矩阵剔除伪特征点;构建圆形区域,求取其梯度特征,改进SIFT机制,生成特征描述符。建立双向匹配机制,完成特征点的匹配;根据特征点运动方向的特点,构造图像运动约束规则,对匹配特征点进行提纯。仿真结果表明,与当前图像匹配算法相比,所提算法具有更高的抗干扰能力以及最低的匹配耗时。

摘要：针对SIFT(Scale Invariant Feature Transform)复杂算法,提出一种改进的SIFT算法。首先,该方法利用Canny边缘检测算法去除部分影响匹配结果的边缘点。然后,对于原算法中128维描述子提出64维圆形邻域描述子,提高了运算速度。最后,采用最近邻与次近邻之比进行双向匹配增强了匹配结果的精确度。实验结果表明,该改进算法可以有效提高运算速度,而且提高了匹配准确率,增强了算法的鲁棒性。