一种改进的Qtree_ORB算法

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在视觉SLAM中,特征点的提取和准确的特征匹配对机器人的位姿推断具有重要作用。针对传统ORB算法特征点分布不均匀,容易出现簇集的问题和Qtree_ORB算法特征点过均匀等问题,提出了一种基于四叉树改进的ORB特征提取算法。对每层图像金字塔进行自适应网格划分,采用自适应阈值来进行特征点提取;根据每层图像金字塔所提取特征点数目对四叉树的划分深度进行限制,减少冗余特征点;设定最小阈值来减少低质量特征点的提取;在Mikolajczyk数据集上对改进算法的均匀度和匹配性能进行测试,在TUM数据集上对改进算法在ORB
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近年来,多核聚类(MKC)在融合多源信息以提高聚类性能方面取得了显著进展。但是,以n表示样本数,O(n2)内存消耗和O n 3计算消耗限制了这些方法的实用性。重新设计了基于子空间分割的MKC公式,从而将其内存和计算复杂度分别降低到O(n)和O(n2)。在该算法(基于压缩子空间对齐的多核聚类算法CSA-MKC)中,通过对部分数据采样来重建整个数据集。具体而言,在该算法中,在信息融合过程中同时学习了共识采样矩阵,从而使生成的锚点集更适合于跨不同视图的数据重建。因此,
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对于稀疏信源的欠定盲分离问题,混合矩阵的估计是至关重要的。为了提高估计性能,提出一种组合的聚类分析算法。首先,利用短时傅里叶变换把时域中的观测信号转变成频域中的稀疏信号,并通过数据的归一化把稀疏信号在频域的线性聚类转变成致密聚类。然后,利用相似性传播AP聚类方法搜索每个观测数据的邻域自动形成数据族的数量和相对应的关键数据。最后,以AP聚类的结果作为K-均值算法的初始值,对每类(族)数据的聚类中心进一步修正。仿真结果表明,组合聚类法能有效地提高混合矩阵的估计精度。把AP聚类和K-均值算法相结合的另一个优势是
近年来,带有位置和文本信息的空间-文本数据的规模迅速增长。社交网络中的社交数据和移动互联网中的交易数据等都是空间-文本数据的重要来源,这些数据具有海量、异构、多维等特点。以空间-文本数据为背景的空间关键字查询技术目前得到广泛的研究与应用,给定一个查询位置(用经度和纬度表示)和一组查询关键字,返回距离查询位置最近且与查询关键字相关性较高的空间对象。对空间-文本数据的相关查询技术进行综述,主要包括查询处理模式、索引结构、语义近似查询、基于路网的查询、路线规划查询、基于社交网络查询、基于影响约束下的查询等。
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