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1. 基于卡方分布的高维数据相似性连接查询算法

马友忠, 贾世杰, 张永新

计算机应用 2016, 36 (7): 1993-1997. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2016.07.1993

摘要（619）

PDF （829KB）（355）

为了解决高维数据相似性连接查询中存在的维度灾难和计算代价高等问题，基于 p-稳态分布，将高维数据映射到低维空间。根据卡方分布的性质，证明了如果低维空间的距离大于 kε，则原始空间距离大于 ε的概率具有一定的下界，从而可以在低维空间以较低的计算代价进行有效过滤。在此基础上，提出了基于卡方分布的高维数据相似性连接查询算法。为了进一步提高查询效率，提出了基于双重过滤的高维数据相似性连接查询算法。利用真实数据集进行了实验，实验结果表明所提方法具有较好的性能。基于卡方分布的相似性连接查询算法召回率可以达到90%以上。基于双重过滤的相似性连接查询算法可以进一步提高性能，但是会损失一定的召回率。对时间性能要求比较高、对召回率要求不太严格的查询任务可以采用基于双重过滤的相似性连接查询算法；反之，可以采用基于卡方分布的相似性连接查询算法。

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2. 基于鲁棒主成分分析的Canny边缘检测算法

牛发发陈莉张永新李青

计算机应用 2014, 34 (6): 1727-1730. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2014.06.1727

摘要（231）

PDF （680KB）（480）

为提高图像边缘检测的准确性和鲁棒性,提出一种基于鲁棒主成分分析(RPCA)的Canny边缘检测算法。该算法对图像进行RPCA分解得到图像的主成分和稀疏成分,利用Canny算子对主成分进行边缘检测,从而实现对图像的边缘检测。该算法将图像的边缘检测问题转化为图像主成分的边缘检测问题,消除了图像信息中“污点”对检测结果的干扰,抑制了噪声。仿真实验结果表明,该算法在边缘检测的准确性和鲁棒性方面优于Log边缘检测算法、Canny边缘检测算法和Susan边缘检测算法方法。

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