平面曲线全局-局部部分匹配算法提升速度与精度

本文档主要探讨了"匹配算法分享"中的"由整体到局部的平面曲线部分匹配算法"。作者张春莹和潘荣江，来自山东大学计算机科学与技术学院，针对在基于曲线匹配的检索系统中提升速度和精度的重要性，提出了一个创新的算法。这个算法主要分为两个步骤：整体搜索和局部匹配。 整体搜索阶段是算法的关键起点，它通过全局扫描来识别可能的匹配区域，这一步骤有助于缩小搜索范围，减少计算量。在检索过程中，如果遇到特征点较少的曲线，作者注意到这些曲线的局部特性可能更为关键。因此，他们将这些曲线根据曲率极值点划分成多个小段，这样做的目的是更好地捕捉到曲线的局部结构特征，因为局部信息在部分匹配中通常更为精确。 局部匹配阶段是对整体搜索阶段的细化和精确化。在这个阶段，利用局部线性搜索法对每个划分的曲线段进行细致的匹配和验证。线性搜索是一种高效的搜索方法，通过比较候选区域内的子矩阵（可能的匹配部分）与目标曲线段的相似性，判断它们是否构成有效的部分匹配。这种方法的优势在于能够在较小的范围内快速找到最接近的匹配，从而提高了匹配的精度。 值得注意的是，该算法特别关注曲线的曲率信息，因为曲率可以反映曲线的弯曲程度，这对于形状匹配至关重要。利用曲率的特性，算法能够更好地理解和处理曲线的形态变化，使得部分匹配更为准确。 关键词"平面曲线"、"部分匹配"、"子矩阵"和"曲率"都是文章的核心概念，分别强调了研究对象、匹配策略以及利用的技术手段。中图法分类号TP391，表明该研究属于计算机科学技术领域中的图形学与设计部分，特别是与曲线处理和匹配相关的方法论研究。 这篇文章提供了对平面曲线部分匹配问题的一种有效解决方案，适用于提高基于曲线匹配的检索系统的性能，特别是在处理特征点稀疏的曲线时。通过整体搜索与局部匹配相结合的方式，该算法有望在实际应用中展现出良好的速度和准确性。