基于赋权二部图的记录簇匹配模型及其算法

通过一组成员记录表示实体时,相似记录匹配问题被扩展为记录簇匹配问题。提出2种记录簇匹配模式,应用赋权二部图理论建立记录簇匹配数学模型,设计记录簇上下界匹配算法。快速推导出记录簇匹配阈值的上下界,以减少记录簇子记录最大权的匹配次数。实验结果证明该算法能提高记录簇匹配精度和计算效率。

利用二部图匹配进行图像相似性度量

基于内容图像检索是多媒体信息检索领域研究的热点 ,而现有的算法和系统离成熟的应用还相距甚远 ,其检索效率和准确性都相当低 .提高基于内容图像检索性能的关键在于实现对图像的对象级访问 ,但是已有的很多的基于区域的图像检索算法和系统都没有考虑多区域的匹配问题 ,因而不具有一般性、实用性 .文中提出一种基于二部图最大权匹配的图像相似性度量算法 ,该算法建立在图像分割的基础上 ,由于它能有效地解决多区域图像相似性度量问题 ,并能有效地避免由于分割不准确带来的影响 ,因此能极大地提高检索的相关性和准确性 .