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利用离散Fréchet距离评估判别曲线相似性的算法（发表于2009年）。

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简介：
通过分析离散曲线，识别出其中的关键特征，包括最高点和最低点，并利用离散Fréchet距离作为衡量两者间距离的指标进行深入研究。在此基础上，构建了一种能够判断离散曲线相似性的数学模型，该模型在设计上避免了对曲线进行任何平移或伸缩变换的需求。然而，由于该模型的求解问题属于NP困难问题，因此针对此情况，我们提出了一种全新的多项式算法。为了验证该数学模型的有效性，我们以在线手写签名验证为例进行了实验测试。随后，对随机生成的150个测试签名进行了检验，最终结果显示成功匹配率为91.33%，误纳率为6%，以及误拒率为2.67%。

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  • 利用离散Fréchet距离判断曲线相似性的算法（2009年）
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    本文提出了一种基于离散Fréchet距离的方法来衡量和判定两条曲线之间的相似性，为模式识别与形状匹配提供了有效工具。发表于2009年。 本段落提出了一种方法来提取离散曲线中的关键特征至高点与至低点，并利用离散Fréchet距离作为测度对其进行研究。基于此建立了判断离散曲线相似性的数学模型，在无需对曲线进行平移和伸缩变换的情况下，能够有效评估其之间的相似性。 由于该问题的求解属于NP困难问题范畴，为此我们设计了一种新的多项式时间算法来解决这一挑战。通过在线手写签名验证的应用实例对该模型进行了测试，并进一步使用随机生成的150个测试签名进行检验。实验结果显示，匹配成功率为91.33%，误纳率为6%，误拒率为2.67%。
     
  • 离散Frechet距离：衡量两条曲线相似性的标量指标 - MATLAB开发
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    本项目介绍并实现了一种用于计算离散Frechet距离的方法，该方法是评估两条曲线之间相似性的一种有效手段。通过MATLAB编程，用户可以输入任意多条曲线数据，程序将自动输出它们之间的离散Frechet距离值，为形状匹配和模式识别等领域提供了强大的工具支持。 Frechet 距离用于衡量两条曲线 P 和 Q 之间的相似性。它被定义为能够连接沿 P 曲线行进的任意一点与沿 Q 曲线行进的另一点所需的最小绳索长度，即使这两点的行进速度可以不同。计算 Frechet 距离时，算法会使用沿着曲线 P 和 Q 的采样点来得出该距离的一个有界近似值。
     
  • Frechet距离计算工具：利用标量Frechet距离评估空间曲线上的一致性- MATLAB开发
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    本MATLAB项目提供了一种计算Frechet距离的工具，用于衡量两条空间曲线之间的相似度，通过标量值来量化它们在几何形状上的一致性。 特里斯坦·乌塞尔在2013年5月提出了计算两条曲线之间Frechet距离的方法，并于2020年6月进行了更新。 函数定义如下： f = frechet(X1,Y1,X2,Y2) f = frechet(X1,Y1,X2,Y2,res) 其中，(X1, Y1) 表示第一条曲线的有序x和y坐标；(X2, Y2) 则表示第二条曲线的有序x和y坐标。这两条曲线上的点数可以不同。 参数 res 是一个可选正整数值，用于设定跨越任意两点之间最小成对距离与最大成对距离之间的线性间隔数量。通常情况下，建议先不设置这个参数以获得最高精度的结果；如果计算时间过长，则可以从1000开始尝试调整该值。 当未使用res时，脚本会检查所有唯一值的阈值（即成对距离），这在处理包含少量点（如1000个）的曲线时可能没有问题，但在大量数据（例如10万个点）的情况下可能会出现问题。
     
  • Frechet (1).zip曲线相似度_Frechet距离_算法详解_距离衡量
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    本资料详细解析了Frechet距离的概念及其在评估Zip曲线相似度中的应用，并介绍了相关的计算算法和距离衡量方法。 弗雷歇距离（Frechet Distance）是一种用于计算两个曲线之间相似度的重要算法，在计算机图形学、图像处理及模式识别等领域有着广泛的应用价值。“frechet (1).zip”压缩包内包括了实现这一算法的MATLAB代码“frechet.m”，以及可能包含使用条款和限制信息的许可证文件“license.txt”。 弗雷歇距离的概念可以通过狗主人与宠物散步的例子来形象化理解：想象一条狗在不规则路径上行走，而它的主人则沿着另一条不同的路线行进，并且始终牵着狗。这时，他们之间最短链子长度即为弗雷歇距离，反映了两者间最大的局部偏离值。从数学角度来看，它定义了两条曲线之间的“距离”，即使这些曲线不必是连续或参数化的。 计算弗雷歇距离的核心在于对给定的两条曲线进行细分，并在每一对分段点之间寻找最短路径。这一过程可通过动态规划算法来实现，确保找到全局最优解。具体步骤如下： 1. **曲线细分**：将这两条曲线分别细分为多个点，通常采用等距分割或基于变化率的方法。 2. **构建状态转移矩阵**：定义一个二维数组（即矩阵），其中每个元素代表对应的分段点之间的距离。 3. **动态规划求解**：利用递推关系填充上述矩阵，并确定从起点到终点的最大路径长度。 4. **计算弗雷歇距离**：最终，该矩阵的最后一个元素将给出所求的距离值。 在实际应用中，弗雷歇距离可用于评估两个形状之间的相似性。例如，在比较手写字符、生物曲线（如DNA序列）或地理轨迹时都非常有用。它能够很好地处理局部变形问题——即使曲线经历了弯曲、缩放或者平移等变换，只要整体形状保持不变，则其计算出的距离也不会显著增加。 MATLAB代码“frechet.m”可能实现了上述算法，并提供了输入两条曲线的坐标数据、执行细分操作、构建状态转移矩阵、动态规划求解以及返回弗雷歇距离等功能。通过该程序，用户能够方便地评估任意两段不规则路径之间的相似度。 需要注意的是，“license.txt”文件中可能会包含关于代码使用的条款和限制信息，在使用前应仔细阅读并遵守相关规定以避免版权或许可协议的违反问题。 总体来说，弗雷歇距离是一种衡量曲线间相似性的有效方法。其算法基于动态规划原则，并能处理局部变形的情况。通过MATLAB中的“frechet.m”文件所提供的计算功能，用户可以便捷地评估不同路径间的相似程度。
     
  • 评估两个概率分布的相似性（使用KL散度和JS距离）- MATLAB代码
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    本段MATLAB代码用于评估两个概率分布之间的相似性，通过计算KL散度和JS距离两种指标，帮助用户量化不同分布间的差异。 衡量两个概率分布P(x)和Q(x)的距离可以使用Kullback–Leibler散度和Jensen–Shannon散度。
     
  • MATLAB中的距离判别法
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    本文章介绍了在MATLAB中实现距离判别法的方法和步骤，包括各类距离计算公式及其应用实例，帮助读者理解和运用这一统计分析技术。 使用MATLAB处理数据，实现数学建模中的距离判别法以达到数据处理的目的。
     
  • 基于信息相似度的工具箱：利用信息相似度指数评估符号序列间的距离-MATLAB开发
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    本工具箱提供了一系列算法来计算和应用信息相似度指数，用于评估符号序列之间的距离。通过MATLAB实现，适用于研究与分析各类模式识别及数据挖掘问题。 开发了一种基于信息的相似性（IBS）方法来有效分类符号序列，并根据其内容进行区分。这种方法已经得到了充分描述并进行了验证，适用于心率时间序列、文学作者争议以及基因序列等场景。该工具箱提供了一系列MATLAB函数用于量化一组符号序列之间的距离或不相似度，并以树状图等形式展示结果。这些符号序列可以是通过时间序列映射得到的二进制序列、特定语言中的文本，或是基因序列。
     
  • Java利用WiFi RSSI估算距离
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    本项目探讨了如何运用Java编程技术通过分析WiFi信号强度（RSSI）来估算设备间的大致物理距离，为无线网络定位提供技术支持。 Java 和 Android 可以根据 Wi-Fi RSSI 计算距离。该工具类支持直接将信号强度转换为粗略的距离显示。
     
  • 离散Frechet距离计算
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    离散Frechet距离是一种用于衡量两条曲线相似度的方法，在计算机视觉和地理信息系统中广泛应用。本研究探讨该距离的高效算法与应用。 离散FRECHET距离的C++源码用于计算不同曲线之间的相似性。
     
  • 基于Matlab的图像相似距离性对比
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    本研究利用MATLAB开发了一种算法，旨在量化和比较不同图像之间的相似度。通过计算各种距离性指标，如欧氏距离、曼哈顿距离等，该算法能够有效地评估图像间的视觉差异与相似性。 图像相似性对比可以使用多种距离度量方法在Matlab中实现，例如马氏距离、欧氏距离以及曼哈顿距离。除此之外，SSIM（结构相似指数）也是一种评价图像质量的有效方法，适用于评估两幅图像之间的视觉相似程度。这些不同的度量方式各有优势，在具体应用时可根据需求选择合适的算法进行计算和分析。