针对图像去噪过程中存在边缘保持与噪声抑制之间的矛盾,提出了一种基于变指数的片相似性扩散图像降噪算法。算法基于变指数的自适应降噪模型,引入片相似性的思想,构造出新的边缘检测算子和扩散系数函数。传统的各项异性扩散图像降噪算法利用单个像素点的灰度相似性(或梯度信息)检测边缘,不能很好地保持图像的弱边缘和纹理信息。而所提算法利用邻域像素的灰度相似性,可以在滤除图像噪声的同时,保持更多的细节信息。仿真结果表明,与其他传统的基于偏微分方程(PDE)的图像降噪算法相比,该算法将信噪比(SNR)和峰值信噪比(PSNR)提高至16.602480 dB和31.284672 dB,具有良好的抗噪性;同时视觉效果较好,保持了更多的弱边缘和纹理等细节特征,在噪声抑制与边缘保持之间取得了较好的权衡。

最近工作需要用到序列匹配，检测相似性，不过有点复杂的是输入长度是不固定的，举例为： input_and_output = [1, 2, '你好', 世界', 12.34, 45.6, -21, '中国', '美丽'] 其中，需要从input_and_output 中选取不固定长度的一段作为输入，且顺序不定，然后去与总体进行比较，找出最符合的，开始是对汉字进行数值化编码，不过后来由于出现汉字越来越多，遂放弃该方法，转向别的方式，查找资料发现了两个python包广被推荐，从下面来看各有优缺点，记录之~ 1、difflib import difflib #python 自带库，不需额外安装 In

软件工程毕业设计（论文）_基于WORDNET的XML文档语义相似性计算方法.doc

用C++编写的检测程序相似性的程序。这只是一个简单的程序。

OpenIBL 介绍 OpenIBL是基于PyTorch的开源代码库，用于基于图像的本地化（换句话说，就是位置识别）。 它支持多种最新方法，还涵盖了ECCV-2020聚光灯SFRS的正式实施。 我们支持由slurm或pytorch启动的单/多节点多GPU分布式培训和测试。 正式执行： ：用于大规模图像定位的自监督细粒度区域相似性（ECCV'20 Spotlight ） 非官方实施： NetVLAD：用于弱监督位置识别的CNN架构（CVPR'16） SARE：用于大规模图像定位的随机吸引-排斥嵌入（ICCV'19） 常问问题 如何提取单个图像的描述符？ 请参阅。 如何在论文中

Pyramid_Scale_Network 这是PyTorch版本的“ repo”版本库，“利用多列架构在人群计数中的潜力”，它提供了用于人群计数任务的最先进，直接且端到端的体系结构。 我们还建议另一项有关人群计数的工作（），已被ECAI2020接受。 数据集 上海科技数据集 先决条件 我们强烈建议Anaconda作为环境。 的Python：3.6 PyTorch的：1.5.0 培训与测试 1，python make_dataset.py＃生成基本事实。 ShanghaiTech数据集应放在“数据集”目录中。 2，python train.py＃火车模型3，python val.py＃测试模型 结果 partA：MAE 55.5 MSE 90.1 B部分：MAE 6.8 MSE 10.7

对于基于块进行立体匹配的深度学习方法而言，网络结构的设计对匹配代价的计算至关重要，同时，卷积神经网络（CNN）在图像处理时的耗时问题也亟待解决。提出一种基于“缩小型”网络的CNN立体匹配方法。利用CNN训练左右图像块的相似性，计算出立体匹配的匹配代价。其中，CNN特征提取阶段，通过对每个层增加相应的批归一化层，可以使训练使用更大的学习率，加快网络训练收敛速度。另外，网络设计中全连接层采用“逐层缩小”的形式，结合上述网络优化和损失函数改善，在保证精度的同时提高了运行速度。使用KITTI数据集对算法进行验证，实验结果证明，相比目前国内外先进方法，本文算法在精度方面有一定优势，相比部分方法，速度有较大提升。

使用OWA运算符工具箱的相似度分类器提供了基于矢量的分类方法，该方法使用相似性度量和OWA运算符来区分类别样本所属的类别。 它为每个类创建理想向量，然后使用相似度来衡量样本与每个理想向量的相似程度。 这些相似性向量然后由 OWA 运营商聚合。 有关该方法的更多信息，请参阅原始出版物： P. Luukka, O. Kurama，具有有序加权平均算子的相似性分类器， Expert Systems with Applications, 40, (2013), pp. 995-1002

现有的多元时间序列相似性度量方法 难以平衡度量准确性和计算效率之间的矛盾.针对该问题,首先,对多元时间序列进行多维分段拟合;然后,选取各分段上序列点的均值作为特征;最后,以特征序列作为输入,利用动态时间弯曲算法实现相似性度量.实验结果表明,所提出方法参数配置简单,能够在保证度量准确性的前提下有效降低计算复杂度.

彩色图像的相似性比较算法