討論串[問題] 二維的字串比對問題
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推噓3(3推 0噓 0→)留言3則,0人參與, 最新作者slanla (slanla)時間19年前 (2006/07/18 18:50), 編輯資訊
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恩恩..好像有聽老師教過褶積的方法... 不過好像有另外一個比較簡單..相關係數法(Normalized Cross-Correlation). 假設A為目標影像(小影像)、B為搜尋影像(大影像). 而要在B影像中找出與A最有相關性的位置. 其公式如 http://140.116.80.230/nc
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推噓1(1推 0噓 0→)留言1則,0人參與, 最新作者windows2k (KERORO軍曹)時間19年前 (2006/07/08 13:49), 編輯資訊
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以下這個方法通常只是理論上可以實行, 做起來就囧了. 可以把二維的字串看作是影像,. 原來的問題就變成從一張影像當中, 找到一致性的 pattern. 定義 SSE = Sum of Square Error,. SSE = sigma (Image[x+i][y+j] - pattern[i][j
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推噓0(0推 0噓 0→)留言0則,0人參與, 最新作者ledia (contemplation)時間19年前 (2006/07/07 14:26), 編輯資訊
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假設 grid 是 nxn, pattern 長度總和是 m. 第一個步驟, multi-pattern search. 以 Aho/Corasick 來說, 一次需時 O(m+n). time complexity 是 O(n(m+n)). 第二個步驟, single pattern search
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推噓1(1推 0噓 0→)留言1則,0人參與, 最新作者yalight (ㄚ光)時間19年前 (2006/07/07 13:03), 編輯資訊
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abc ab bc. 把 bcd 拆成 bc , cd 就是跟 pattern 一樣的寬度. cde cd de. 然後分別從裡面找, 要比對 m-n 個,. ab A. 然後把 bc 編成 B 之類的, 還是用 Huffman code @_@". cd C. bc B. pattern cd 就
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推噓2(2推 0噓 0→)留言2則,0人參與, 最新作者windows2k (KERORO軍曹)時間19年前 (2006/07/07 12:50), 編輯資訊
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如果我沒弄錯你的意思的話. 假設. bcb. cbc 中要找 bc這個 pattern. bcb. 有可能找到. bcb. cbc. bcb. 這組解, 應該有辦法克服, 不過我還沒想到就是了. --. 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc). ◆ From: 140.115.156.192.
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