康奈尔大学的frechet,康奈尔大学教授提出Frechet算法的新变体
引言Frechet距离是衡量两条曲线之间相似性的一种常用方法。具体来说，给定两条曲线，它们在给定时间间隔内的运动轨迹可以被表示为两个向量P和Q。Frechet距离就是在限制每一个时间点上的两个曲线上的移动速度相等的前提下，使得所有可能的匹配中，该距离所能取的最小值。它在许多领域如计算几何、计算机视觉和生物学中都有广泛应用。2.Frechet算法的新变体尽管Frechet距离在许多应用中成功应用，但在计算量大的情况下，常常需要快速的算法来计算该距离。为了提高计算效率，康奈尔大学教授ThomasEiter...
更新时间：2023-07-08标签： 康奈尔康奈尔大学大学大学教授康奈尔大学的frechet 全文阅读