一个文本匹配流程的描述 接下来我们看看一个文本的匹配流程，假定要查找的字符串为P=”ababaca”, 被查找的文本为T=”abababacaba”....用于字符串匹配的自动机 假定字符串P和文本T只由a,b两个字符组成，也就是字符集为 ∑ \sum={a,b,c}, P含有m个字母，于是，我们要构造的自动机就含有m个状态节点。...Pq P_q的后缀，该调用有两层循环，所以复杂度是O( m2 m^2), makeJumpTable有两层循环，循环次数为O(m*| ∑ \sum|), 所以makeJumpTable总的时间复杂度为...O( m3 m^3| ∑ \sum|), 也就是说，构建跳转表的复杂度是：O( m3 m^3| ∑ \sum|)。...我们只给出了算法的实现流程，算法的数学原理比较复杂，我们将在下一节详解。
0.这个算法实现起来很简单 1.百度百科介绍： Levenshtein 距离，又称编辑距离，指的是两个字符串之间，由一个转换成另一个所需的最少编辑操作次数。...g.计算相似度 先取两个字符串长度的最大值maxLen，用1-（需要操作数除maxLen），得到相似度。 例如abc 和abe 一个操作，长度为3，所以相似度为1-1/3=0.666。...("差异步骤："+dif[len1][len2]); 52 //计算相似度 53 float similarity =1 - (float) dif[len1][...len2] / Math.max(str1.length(), str2.length()); 54 System.out.println("相似度："+similarity);...3.还是没弄懂 6.结束 算法优化空间很大。 最后也没弄懂为什么这样算能算出相似度。
莱文斯坦(Levenshtein)距离 莱文斯坦距离可以解决字符串相似度的问题。...在莱文斯坦距离中，对每一个字符都有三种操作:删除、添加、替换 例如有s1和s2两个字符串，a和b是与之对应的保存s1和s2全部字符的数组，i/j是数组下标。...举个例子，字符串"kitten" 与“sitting” 的莱文斯坦距离是3，因为将kitten变为sitting，最少需要三次变换： 第一步 kitten -> sitten （字符k变成s） sitten...0.12.0‑cp36‑cp36m‑win_amd64.whl linux安装 pip 安装Levenshtein模块 pip install python-Levenshtein 计算两个字符串的相似度...list的相似度 import Levenshtein import jieba autohome='2009款 1.6L 自动G特别版' #current='花冠 2009款 1.6L 自动G特别版
这篇文档简单介绍一下Simhash算法 一. Simhash 计算文档相似度的算法， 比如用在搜索引擎的爬虫系统中，收录重复的网页是毫无意义的，只会造成存储和计算资源的浪费。...有时候我们需要处理类似的文档，比如新闻，很多不同新闻网的新闻内容十分相近，标题略有相似。如此问题，便可以应用Simhash 文档相似度算法，查看两篇文档相似程度，删去相似度高的web文档。 二....但是，使用上述方法产生的simhash用来比较两个文本之间的相似度，将其扩展到海量数据的近重复检测中去，时间复杂度和空间复杂度都太大。...Java 代码实现： package simhash; /** * Function: simHash 判断文本相似度，该示例程支持中文 * date: 2013-8-6 上午1:11:48...self.hash ^ other.hash) & ((1 << self.hashbits) - 1) tot = 0; while x : tot += 1 x &= x - 1 return tot #求相似度
Knuth-Morris-Pratt算法 在某些字符串匹配中，文本串中有许多子串与模式串相似但又不相同。...理解了PMT后，算法步骤也就很清晰了： （1）寻找前缀后缀最长公共元素长度，构造PMT （2）根据PMT构造next数组 next数组考虑的是当前字符之前的字符串前后缀的相似度，所以通过步骤...Boyer-Moore算法 当可以在文本字符串中回退时，如果从右向左扫描模式字符串并将它和文本串匹配，那么就能得到一种非常快的字符串查找算法——Boyer-Moore算法。...最坏情况下，文本中所有长度为m的子串(一共N-M+1个)都和模式串匹配，所以算法复杂度为O((N-M+1)m)。...虽然在最坏情况下RK算法的运行时间仍然是O(NM)，但在实际使用过程中，Rabin-Karp的复杂度通常被认为是O(N+M)。
python自带的字符串相似度检测库 difflib query_str = '市公安局' s1 = '广州市邮政局' s2 = '广州市公安局' s3 = '广州市检查院' print(difflib.SequenceMatcher
背景 我们不妨想象下面的几个例子： 输入一张商品的图片，从商品库中匹配出相似的商品，这是以图搜图的一个例子； 输入一小段音乐，从音乐库中匹配出对应的音乐出，这是MIR的一个例子； 输入一张人脸，从人脸底库中匹配出对应的人...，这是1:N 人脸识别的一个例子； 像这样的例子还有很多，事实上，以神经网络对样本进行特征的提取，然后在海量的特征库里进行特征相似度的搜索/比对/匹配，已经是AI技术落地的一大领域。...Faiss就是Facebook维护的一个高效的特征相似度匹配和聚类的库。 本文将从最基本的特征比对说起，然后落脚到我们为什么需要Faiss，以及Faiss上提供的在特征比对之外的功能。...blob/master/examples/a_resnet_project/test_emb.py 假设我们现在要在db里放入7030张图片的特征来作为我们的特征库，之后，待搜索的图片就和该特征库来做相似度匹配...内存的使用量确实降下来了，但是如果特征库只包含centroid ID的话，怎么进行向量的相似度计算呢？只有centroid ID的话，怎么计算L2距离呢？？？
aHash、pHash、dHash是常用的图像相似度识别算法，原理简单，实现方便，个人把这三个算法作为学习图片相似度识别的入门算法。本次起，从aHash开始，对三个算法的基本原理和实践代码进行梳理。...1 aHash算法 Hash算法进行图片相似度识别的本质，就是将图片进行Hash转化，生成一组二进制数字，然后通过比较不同图片的Hash值距离找出相似图片。...2 Python实现 本例中将计算以下两张图片的相似度： （image1） （image2） 图像处理库 图像处理可以用opencv包或者PIL包。...hash1 = aHash(image1) hash2 = aHash(image2) dist = Hamming_distance(hash1, hash2) #将距离转化为相似度.../ 64 print('dist is '+'%d' % dist) print('similarity is ' +'%d' % similarity) 最终结果： 可见两张图片相似度非常低
之前已经介绍了aHash算法的基本原理及python实现代码（图片相似度识别：aHash算法），本次来继续介绍图片相似度识别的另一常用哈希算法——dHash。...1 dHash算法 aHash中文叫差异哈希算法，在对图片进行哈希转换时，通过左右两个像素大小的比较，得到最终哈希序列。 基本原理： 缩小尺寸。...2 Python实现 本例中依然计算以下两张图片的相似度： ? ?...hash2 = dHash(image2) dist = Hamming_distance(hash1, hash2) end = time.time() #将距离转化为相似度...可见两张图片相似度非常低。 3 优缺点 优点：速度快，判断效果比aHash好
在搞验证码识别的时候需要比较字符代码的相似度用到“编辑距离算法”，关于原理和C#实现做个记录。...计算相似度公式：1-它们的距离/两个字符串长度的最大值。 为了直观表现，我将两个字符串分别写到行和列中，实际计算中不需要。...要实现此算法，首先需要明确“字符串近似”的概念。 计算字符串相似度通常使用的是动态规划(DP)算法。 常用的算法是 Levenshtein Distance。...这样处理的目的是为了避免得到较长的匹配结果（类似正则表达式的贪婪、懒惰模式）。 以上只是描述了怎么计算两个字符串的相似程度。除此之外还需要：①剔除相似度较低的结果；②对结果进行排序。 ...剔除相似度较低的结果，这里设定了一个阈值：差错比例不能超过匹配结果长度的一半。 对结果进行排序，不能够直接使用相似度进行排序。因为相似度并没有考虑到句子的长度。
分词 + 杰卡德系数 首先是最简单粗暴的算法。为了对比两个东西的相似度，我们很容易就想到可以看他们之间有多少相似的内容，又有多少不同的内容，再进一步可以想到集合的交并集概念。...假设有两个集合A,B;如果我们想要知道这两个集合的相似度究竟有多少，我们可以进行如下的计算： [hq9gt0ogba.jpeg] 这个结果称为杰卡德相似系数，越大表明两个集合的相似度越高。...值得一提的是，空间向量+余弦相似度这个算法也被广泛地应用于推荐系统中（据说网易云的推荐就是基于这个算法），这里也展开一下对应的思路。...基于相似度的推荐算法，其实就是根据已有的用户行为数据去推断一个新的用户可能做出的下一个行为。具体的举个例子，比如网易云的电台推荐。...其他 简要的提一下其他的相似度/距离公式和算法，在某些场景下也会是不错的选择。 1.
前面已经整理了aHash和dHash的算法原理和python代码（戳：图片相似度识别：aHash算法，图片相似度识别：dHash算法），今天来介绍hash三兄弟的最后一个——pHash。...1 pHash算法 pHash中文叫感知哈希算法，通过离散余弦变换(DCT)降低图片频率，相比aHash有更好鲁棒性。 基本原理： 缩小尺寸。将图片缩小为32*32大小。 灰度化处理。...3 Python实现 本例中依然计算以下两张图片的相似度： ? （image1） ? （image2） 完整算法 这里同步给出三种hash的完整代码，便于进行效果比较。...首先使用opencv进行算法实现： # -*- coding: utf-8 -*- import pandas as pd import cv2 import time import numpy as...从上述例子也可以看出，用不同的方法最后的相似度数值不同，因此在实际应用中还需结合实际效果不断调整确定阈值。
余弦相似度介绍 余弦相似度是利用两个向量之间的夹角的余弦值来衡量两个向量之间的相似度，这个值的范围在-1到1之间。...两个向量的夹角示例图如下： 余弦相似度的计算公式 向量的余弦相似度计算公式 余弦相似度计算的示例代码 用Python实现余弦相似度计算时，我们可以使用NumPy库来计算余弦相似度，示例代码如下： import...余弦相似度在相似度计算中被广泛应用在文本相似度、推荐系统、图像处理等领域。...如在文本相似度计算中，可以使用余弦相似度来比较两个文档的向量表示，从而判断它们的相似程度。 又如在推荐系统中，可以利用余弦相似度来计算用户对不同商品的喜好程度，进而进行商品推荐。...如果两篇文章的余弦相似度接近1，那么它们在内容上是相似的； 如果余弦相似度接近0，则它们在内容上是不相似的。 这样的相似度计算方法可以在信息检索、自然语言处理等领域得到广泛应用。
BM（Boyer-Moore）算法 思想：有模式串中不存在的字符，那么肯定不匹配，往后多移动几位，提高效率 BM原理：坏字符规则，好后缀规则 1.1 坏字符规则 利用坏字符规则，BM算法在最好情况下的时间复杂度非常低...如果处理字符集很大的字符串匹配问题，badchar数组对内存的消耗就会比较多。...不过，单纯使用好后缀规则的BM算法效率就会下降一些了。 时间复杂度 以上BM算法是个初级版本。这个版本，在极端情况下，预处理计算suffix数组、prefix数组的性能会比较差。...实际上，BM算法的时间复杂度分析起来是非常复杂，论文“A new proof of the linearity of the Boyer-Moore string searching algorithm...---- BM算法核心思想是，利用模式串本身的特点，在模式串中某个字符与主串不能匹配的时候，将模式串往后多滑动几位，以此来减少不必要的字符比较，提高匹配的效率。
何为匹配? 就是在一个串中寻找是否和有何目标串相同的真字串。 为什么叫做朴素匹配，我理解的就是这是一种寻常想法，简单粗暴的算法。是一种暴力的算法，不考虑其时间复杂度以及效率。只要达到匹配的目的即可。...= NULL); int i = pos;//从主串的第pos个位置开始匹配 int j = 0;//目标串 int lens = strlen(s); int lensub...目标串回退到下标为0 } } if(j >= lensub) { return i-j; } return -1;//返回`-1`以示未匹配到...} 测似： int main() { char* s = "abcdabad"; char* sub = "aba";//可以看出，在主串的第四个位置可以匹配到 下标从0开始
其实我觉得，用“计算相似度”这个词有点不合适，我觉得应该翻译为匹配程度。...因为文献所采用的训练数据中，如果两张图片匹配，输出值标注为y=1，如果两张图片不匹配，那么训练数据标注为y=-1，也就是说，这个训练数据的标注方法，根本就不是一个相似度数值，而是一个是否匹配的数值。...我们打个比方，有三样物体：钢笔、铅笔、书包，那么在训练数据中，就把钢笔和铅笔标注为y=1，而不是用一个相似度数值来衡量，比我钢笔和铅笔的相似度我们把它标注为y=0.9……，所以说用于用相似度这个词有点不合理...算法的原理利用神经网络提取描述算子，得到特征向量，然后利用两个图片的特征向量判断相似度，这个有点像sift，只不过是利用CNN进行提取特征，并且用特征向量进行构造损失函数，进行网络训练。...这样算法的最后一层直接是全连接层，输出神经元个数直接为1，直接表示两张图片的相似度。
发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/168948.html原文链接：https://javaforall.cn
均值哈希算法一张图片就是一个二维信号，它包含了不同频率的成分。亮度变化小的区域是低频成分，它描述大范围的信息。而亮度变化剧烈的区域（比如物体的边缘）就是高频的成分，它描述具体的细节。...均值哈希算法就是利用图片的低频信息。具体步骤：（1）缩小尺寸：将图片缩小到8x8的尺寸，总共64个像素。这一步的作用是去除图片的细节，只保留结构、明暗等基本信息，摒弃不同尺寸、比例带来的图片差异。...最后得到两张图片的指纹信息后，计算两组64位数据的汉明距离，即对比数据不同的位数，不同位数越少，表明图片的相似度越大。...分析： 均值哈希算法计算速度快，不受图片尺寸大小的影响，但是缺点就是对均值敏感，例如对图像进行伽马校正或直方图均衡就会影响均值，从而影响最终的hash值。...#均值哈希算法def aHash(image): #缩放为8*8 image=cv2.resize(image,(8,8),interpolation=cv2.INTER_CUBIC)
实现图片相似度比较的哈希算法有三种：均值哈希算法，差值哈希算法，感知哈希算法下文简单介绍感知哈希算法，其他算法等后续文档再述。...感知哈希算法是一个比均值哈希算法更为健壮的一种算法，与均值哈希算法的区别在于感知哈希算法是通过DCT（离散余弦变换）来获取图片的低频信息。...=len(hash2): return -1 # 遍历判断 for i in range(len(hash1)): # 相等则n计数+1，n最终为相似度...hash1 = pHash(img1) hash2 = pHash(img2) n = cmpHash(hash1, hash2) print('{}的相似度是...，需要长期的算法功底的积累，切不可一蹴而就。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
腾讯会议
实时音视频
