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1. 基于加权相似性度量的特征匹配方法

胡立华, 左威健, 聂瑶瑶

计算机应用 2021, 41 (2): 511-516. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2020050747

摘要（313）

PDF （1365KB）（478）

针对图像特征匹配过程中采集图像易受噪声、光照、尺度等因素影响使产生的匹配结果鲁棒性差、误匹配率高等问题，提出一种基于加权相似性度量（WSM）的特征匹配方法。该方法首先采用基于网格多密度聚类的特征匹配（FM_GMC）算法对原始图像进行特征聚类块划分；其次在每一特征聚类块中，采用Canny提取边缘特征点并使用尺度不变特征变换（SIFT）进行描述；然后采用加权的方式对特征聚类块之间的空间上下文信息间的Hausdorff距离、图像特征点外观描述子间的欧氏距离以及图像特征点的局部几何灰度信息的归一化互相关度量（NCC）进行相似性度量；最后依据最近邻距离比值（NNDR）对相似性度量结果进一步优化，从而确定特征匹配结果。以古建筑图像为数据集的实验结果表明WSM方法的平均匹配精确率达到92%，在匹配数量和精确率上优于常用的特征匹配方法，验证了该方法的有效性和鲁棒性。

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2. 基于形式概念分析的图像场景语义标注模型

张素兰, 张继福, 胡立华, 褚萌

计算机应用 2015, 35 (4): 1093-1096. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2015.04.1093

摘要（705）

PDF （590KB）（632）

为生成有效表示图像场景语义的视觉词典,提高场景语义标注性能,提出一种基于形式概念分析(FCA)的图像场景语义标注模型。该方法首先将训练图像集与其初始的视觉词典抽象为形式背景,采用信息熵标识了各视觉单词的权重,并分别构造了各场景类别概念格结构;然后再利用各视觉单词权重的均值刻画概念格内涵上各组合视觉单词标注图像的贡献,按照类别视觉词典生成阈值,从格结构上有效提取了标注各类场景图像语义的视觉词典;最后,利用K最近邻标注测试图像的场景语义。在Fei-Fei Scene 13类自然场景图像数据集上进行实验,并与Fei-Fei方法和Bai方法相比,结果表明该方法在β=0.05和γ=15时,标注分类精度更优。

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3. 基于剪枝的概念格渐进式构造

胡立华张继福张素兰

计算机应用

摘要（1602）

PDF （565KB）（861）

概念格是形式概念分析中的核心数据结构。然而，随着需要分析处理的数据量日益剧增，概念格的构造效率成为一个关键问题。采用剪枝方法，消除了概念格构造过程中产生的冗余信息，提出了一种基于剪枝的概念格渐进式构造算法（Pruning based Concept Lattice，PCL），从而减少了概念格内涵的比较次数，提高了概念格的构造效率。采用恒星天体光谱数据作为形式背景，实验验证了算法PCL的正确性和有效性。