基于核函数的层次聚类算法

层次聚类算法是运行复杂度较高的聚类算法,基于不相似性测度的层次聚类算法不适合稀疏高维数据.结合核函数特点,提出了一种基于核函数的层次聚类算法.利用该算法,对稀疏高维数据进行了层次聚类对比,实验结果表明,该算法提高了层次聚类的准确率.

鲁棒图像歧义性的立体匹配

采用独特性不相似测度的初始匹配和贪婪视差估计后处理相结合的方法,实现了基于局部信息的立体匹配.首先,通过分析立体匹配本身的内在问题,构造匹配代价,得到初始视差.然后采用新颖的视差估计算法,包括不可靠视差检测、贪婪视差填充及多方向加权最小二乘拟合法,以消除宽遮挡等复杂歧义性.实验结果表明,本算法结构简单,能降低歧义区域的误匹配,生成稠密、高精度的视差.