位置:成果数据库 > 期刊 > 期刊详情页
基于奇异点的字典模型指纹方向场去噪方法
  • ISSN号:1001-3695
  • 期刊名称:计算机应用研究
  • 时间:2016
  • 页码:-
  • 分类:TP182[自动化与计算机技术—控制科学与工程;自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
  • 作者机构:[1]四川大学计算机学院,成都610065, [2]四川大学视觉合成图形图像技术国防重点学科实验室,成都610065
  • 相关基金:国家自然科孥基金(N0.61202161);国家863项目(No.2012AA011804)
  • 相关项目:指纹特征的统计模型及其在潜指纹和重叠指纹处理中的应用研究
中文摘要:

相似性查询在实际应用中用途广泛,例如相似网页检测、相似图像检索、语言识别、数据清理等。而基于q-gram的字符串相似性查询作为主流方法之一.在查询的效率和灵活性上相对于其他方法都有很大的优势。实现基于q-gram的基本过滤器,并构成过滤器组合模型,用来过滤掉不匹配的字符串,得到候选集。实验结果表明,与传统的依靠编辑距离来比较每一对字符串的值相比,基于q-gram的过滤器能在保证相似性查询结果准确的前提下,在效率方面有显著的提升。

英文摘要:

In practical applications, similarity query is widely used, such as detection of similar pages, similar image retrieval, language identifica- tion, data cleaning, and so on. As one of the main methods in similarity queries, q-gram method has a great advantage in both efficiency and flexibility. Based on the basic realization of the q-gram filter and the constitution of the filter pattern, and uses it to filter out the mismatching string to obtain the candidate set. The experimental result show that compared with the conventional edit distance method, the q-gram filter has markedly improved in efficiency while guarantee the accuracy of the similarity query results.

同期刊论文项目
同项目期刊论文
期刊信息
  • 《计算机应用研究》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:四川省科学技术厅
  • 主办单位:四川省计算机研究院
  • 主编:刘营
  • 地址:成都市成科西路3号
  • 邮编:610041
  • 邮箱:arocmag@163.com
  • 电话:028-85210177 85249567
  • 国际标准刊号:ISSN:1001-3695
  • 国内统一刊号:ISSN:51-1196/TP
  • 邮发代号:62-68
  • 获奖情况:
  • 第二届国家期刊奖百种重点科技期刊,国内计算技术类重点核心期刊,国内外著名数据库收录期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,波兰哥白尼索引,英国科学文摘数据库,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:60049