基于改进SURF的待检产品图像在标准库中最优位置确定

为了实现对随机摆放待检产品的检测，需确定待检产品在标准图像库中的最优位置信息。本文采用基于SURF（Speed-Up Robust Feature）特征的图像匹配方法，通过最近邻次近邻比值法对特征点进行粗匹配，利用对极几何约束的RANSAC算法剔除误匹配点对，从而实现精确匹配，最终确定待检产品图像在标准库序列图像中的最优位置。

大型数据库重复记录检测与优化研究

研究大型数据库重复记录检测与优化,利用Jaro算法以及TF-IDF算法计算大型数据库不同记录字段相似度量函数,所获取字段相似度量函数作为记录特征向量,经过人工标记后设置为BP神经网络期望输出。构建BP神经网络学习样本,设置变参数量子粒子群初始连接权值与阈值作为粒子,利用BP神经网络依据学习训练样本获取量子粒子群适应度函数值,确定粒子此刻最优位置以及全局最优位置。将全局最优位置粒子设置为BP神经网络初始连接阈值以及权值,重复更新粒子位置,利用所获取训练集学习结果建立大型数据库重复记录检测模型,检测模型输出结果大于检测门限值时,该记录为大型数据库内重复记录,否则为非重复记录。实验结果表明,采用该方法检测包含100 000条记录的大型数据库,检测召回率以及准确率均高于98.5%。