基于主结构的图相似查询算法研究的开题报告

基于主结构的图相似查询算法研究的开题报告一、选题的背景和意义图是现实生活中出现频率非常高的一类数据结构，因此图相似查询这一问题也逐渐显得尤为重要。在图形相似查询中，我们的目标是确定图形结构相似的两个或多个图形。与文本相似性查询不同，图形相似性查询可能涉及到旋转、缩放、平移等变换，也可能涉及到嵌套子图或非连通图的匹配。在所有的相似图形查询算法中，常用的方法是将每个形状表示为有限的点列表，并将每个点用其坐标表示。但是，基于坐标的算法不能很好地保持形状的初始几何特征。因此，近年来国内外的许多研究表明，基于主干或基于主结构的算法能够很好地处理这个问题。基于主干的算法将图形的几何特征抽象为其种子节点所构成的骨架，以该骨架为中心进行图形相似性匹配。虽然基于主干的算法表现得较为出色，但是它们往往不太适合非均匀分布的图形点，例如多孔形状。因此，在这种情况下，基于主结构的算法被提出，这将允许描述图形的结构主要是在相邻的点之间而不是仅基于干线的分支。基于主结构的图相似查询算法研究旨在发现一种基于主结构的图形特征描述和匹配算法，以极大地提高查询精度和效率。因此，本研究的意义在于发现一种更有效的图形相似性查询方法，使其能够应用到实际的图形应用中。二、研究内容和方法本文的主要内容是研究一种基于主结构的图形相似性匹配算法。我们将首先介绍基于主干算法和基于主结构算法的数学模型和相关算法。然后，我们将进行比较和评估基于主干和基于主结构算法，并提出一种优化的基于主结构的算法，使其具有更好的性能。具体地，我们将使用MATLAB和C++等工具在JSON和XML等格式的数据集上实现基于主干和基于主结构的图形相似性匹配算法，并比较其匹配精度和效率。在此基础上，我们将进一步提出一种基于主结构的优化算法。三、预期的研究成果我们期望通过本研究，实现以下成果：1.实现基于主干和基于主结构的图形相似性匹配算法，并用JSON和XML程序测试其准确性和效率。2.比较和分析基于主干和基于主结构的图形相似性匹配算法，提出一种优化的基于主结构的算法。3.评估优化后的基于主结构的算法，并将其应用到实际场景中。四、研究进度计划为了确保项目的顺利进行，我们将根据以下计划开展研究。2022年5月至6月：收集和阅读相关研究论文，深入了解主干和主结构算法，确定本文的研究方向和研究内容。2022年7月至9月：在MATLAB和C++等工具上实现基于主干和基于主结构的图形相似性匹配算法，并使用JSON和XML数据集对算法进行测试和比较。2022年10月至11月：分析比较结果，确定优化方向，提出基于主结构的优化算法。2022年12月至2023年3月：实现基于主干和基于主结构的优化算法，并用JSON和XML程序测试其准确性和效率。2023年4月至5月：评估优化后的基于主结构的算法，并将其应用到实际场景中。2023年6月至7月：完成论文内容撰写和终稿整理。五、参考文献[1]LiB,ZhangJ,LuY,etal.Objectrecognitionusinggraphmatching[J].IEEETransactionsonSystems,Man,andCybernetics,PartB(Cybernetics),2003,33(2):292-302.[2]WangY,HaoSW,MengGY,etal.StudyofGraphMatchingAlgorithmBasedonMainStructure[J].JournalofNanjingUniversity,2011,49(6):1029-1041.[3]蒋涛,王剀芳.一种基于主结构的图像匹配算法[J].计算机辅助设计与图形学学报,2012,24(11):1440-1444.[4]LiuH,YangH,LiC,etal.AniteratorforefficientcomputationoftheHausdorffdistancebetweengraphs[J].PatternRecognitionLetters,2013,34(2):130-135.[5]YehCI,ChungYL,RueiWJ,etal.Intervalapproachtographsimilaritysearchwithoutspecifyingthenumbero