摘要 本论文考虑了精确立体匹配的目标，特别是在物体边界处，对录制或照明变化的鲁棒性以及计算效率。这些目标导致了提出的半全局匹配方法，该方法基于互信息进行像素级匹配，并近似全局平滑约束。通过亚像素精度检测遮挡和确定视差。此外，还提出了适用于多基线立体图像的扩展。有两个新颖的贡献。首先，展示了基于互信息
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在本篇文章中，我们将详细讲解如何使用C语言实现模式匹配的KMP算法，并提供亲自编写的KMP算法源代码。代码经过实际测试，绝对可用，适合初学者和开发者在项目中参考使用。 KMP算法原理 KMP算法是一种经典的字符串匹配算法，它利用部分匹配表（即Next数组）来加快查找速度，避免重复比较，从而提高效率。
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采用 Actionscript 3.0 编写，源代码可用作各个平台上的小游戏。
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好友匹配器是一款基于用户调查回答，进行好友匹配的工具。用户回答十个问题，并根据1（完全不同意）到5（完全同意）的评分进行回答。提交调查后，系统会找到与当前用户回答最接近的现有用户记录。
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Python编写的可编译代码，用于曲线匹配实验样本。
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这个是基于OpenCV的分类器做的人脸匹配项目，其中嘴巴是我自己训练的，目前只针对闭着的嘴巴，以提高准确率。但是实际上，基于分类器的人脸特征提取是有很大缺陷的，所以匹配阶段所使用的人脸特征点太少，准确率可想而知。这个只能说作为参考了。
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使用 Go 和 JavaScript 开发的模糊匹配 Web 应用程序，帮助您轻松查找相似字符串。
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