亚洲欧美第一页_禁久久精品乱码_粉嫩av一区二区三区免费野_久草精品视频

? 歡迎來到蟲蟲下載站！ | ?? 資源下載 ?? 資源專輯 ?? 關(guān)于我們
? 蟲蟲下載站

?? clustering.cpp

?? 該程序用于在線數(shù)字簽名,可以將讀入的圖像與用戶開戶時錄入的圖像比較,從而確定身份的合法性.
?? CPP
字號: 
///////////////////////////////////////////////////////////////////////
// File Name:		Clustering.cpp
// File Function:	1. Maximun clustering algorithm
//					2. LBG (k-Mean) clustering algorithm
// Date:			2001.10.3
//////////////////////////////////////////////////////////////////////

#include "stdafx.h"
#include "Clustering.h"
#include "stdio.h"
#include "math.h"

/******************************************************************************
/*	Name:		LBGCluster
/*	Function:	Clustering input vectors using LBG algorithm
/*				Using Euclidean distance
/*	Parameter:	X -- Input vecters
/*				N -- Number of input vectors
/*				Y -- Clustering result
/*				M -- Number of clustering center
/*	Return:		0 -- Correct
/*				1 -- Error
/*
/******************************************************************************/
int LBGCluster(VQ_VECTOR *X, int N, VQ_CENTER *Y, int M)
{
	if(N<M)			 return -1;
	int		L=1000, m=1, nCenter, i, j, k;//L,迭代的次數(shù)
	int		nDimension = X[0].nDimension;
	double  D0, D;
	struct  VQ_CENTERINFO
	{
		double*	  Data;
		int		  nDimension;
		double*   SumData;
		int		  Num;
	};
	VQ_CENTERINFO	*Center = (VQ_CENTERINFO*)malloc(M*sizeof(VQ_CENTERINFO));
	if(Center == NULL)		return -1;
	double			*Distance = (double*)malloc(N*sizeof(double));
	if(Distance == NULL)	return -1;

	for( i=0; i<M; i++)
	{
		Center[i].nDimension = nDimension;
		Center[i].Data = (double*)malloc(sizeof(double)*nDimension);
		Center[i].SumData = (double*)malloc(sizeof(double)*nDimension);
		if( Center[i].Data == NULL || Center[i].SumData == NULL )
		{
			AfxMessageBox( "Memory used up!" );
			return -1;
		}
		for( j=0; j<nDimension; j++ )
		{
			Center[i].Data[j] = X[i*N/M].Data[j];
			Center[i].SumData[j] = 0;
		}
		Center[i].Num = 0;
	}

	D0=1;         D=1e+10;	
	while(m<L && fabs(D0-D)/D0>1e-5)
	{
		for(i=0; i<M; i++)
		{
			for( j=0;	j<nDimension; j++ )
				Center[i].SumData[j] = 0;
			Center[i].Num = 0;
		}
		D0 = D;			D = 0;		m++;
		for(i=0; i<N; i++)
		{
			Distance[i] = 1e+10;
			for(int j=0; j<M; j++)
			{
				double  Dist = 0;
				for( k=0; k<nDimension; k++ )
					Dist += (X[i].Data[k]-Center[j].Data[k])*(X[i].Data[k]-Center[j].Data[k]);
				if(  Dist < Distance[i])
				{			
					nCenter = j;
					Distance[i] = Dist;
				}
			}
			X[i].nCluster = nCenter;
			for( k=0; k<nDimension; k++ )
				Center[nCenter].SumData[k] += X[i].Data[k];
			Center[nCenter].Num++;
			D += Distance[i];
		}
		for(i=0; i<M; i++)
		{
			if(Center[i].Num != 0)
				for( k=0; k<nDimension; k++ )
					Center[i].Data[k] = Center[i].SumData[k]/Center[i].Num;
			else
			{	
				int MaxNum=0;
				for( k=1; k<M; k++)
					MaxNum = Center[i].Num > Center[MaxNum].Num ? i: MaxNum;
				int   Num = Center[MaxNum].Num/2;
				for( k=0; k<nDimension; k++ )
					Center[MaxNum].SumData[k] = 0;
				Center[MaxNum].Num = 0;
				for(k=0; k<N; k++)
				{	
					if(X[k].nCluster != MaxNum)		continue;
					if(Center[i].Num < Num)
					{   
						X[k].nCluster = i;
						for( m=0; m<nDimension; m++)
							Center[i].SumData[m] += X[k].Data[m];
						Center[i].Num++;
					}
					else
					{
						for( m=0; m<nDimension; m++ )
							Center[MaxNum].SumData[m] += X[k].Data[m];
						Center[MaxNum].Num++;
					}
				}
				for( m=0; m<nDimension; m++ )
					Center[i].Data[m] = Center[i].SumData[m] / Center[i].Num;
				if(MaxNum < i)
					for( m=0; m<nDimension; m++ )
						Center[MaxNum].Data[m] = Center[MaxNum].SumData[m] / Center[MaxNum].Num;
			}
		}
	}
	for(i=0; i<M; i++)
	{
		for( m=0; m<nDimension; m++ )
			Y[i].Data[m] = Center[i].Data[m];
		Y[i].Num = Center[i].Num;
	}
	for( i=0; i<M; i++ )
	{
		free( Center[i].Data );
		free( Center[i].SumData );
	}
	free(Center);
	free(Distance);
	return 0;
}

/******************************************************************************
/*	Name:		LBGClusterCor
/*	Function:	Clustering input vectors using LBG algorithm
/*				Using correlation distance
/*	Parameter:	X -- Input vecters
/*				N -- Number of input vectors
/*				Y -- Clustering result
/*				M -- Number of clustering center
/*	Return:		0 -- Correct
/*				1 -- Error
/*
/******************************************************************************/
int LBGClusterCor(VQ_VECTOR *X, int N, VQ_CENTER *Y, int M)
{
	if(N<M)			 return -1;
	int		L=1000, m=1, nCenter, i, j, k;
	int		nDimension = X[0].nDimension;
	double  SumCor0, SumCor;
	struct  VQ_CENTERINFO
	{
		double*	  Data;
		int		  nDimension;
		double*   SumData;
		int		  Num;
	};
	VQ_CENTERINFO	*Center = (VQ_CENTERINFO*)malloc(M*sizeof(VQ_CENTERINFO));
	if(Center == NULL)		return -1;
	double			*Correlation = (double*)malloc(N*sizeof(double));
	if(Correlation == NULL)	return -1;

	for( i=0; i<M; i++)
	{
		Center[i].nDimension = nDimension;
		Center[i].Data = (double*)malloc(sizeof(double)*nDimension);
		Center[i].SumData = (double*)malloc(sizeof(double)*nDimension);
		if( Center[i].Data == NULL || Center[i].SumData == NULL )
		{
			AfxMessageBox( "Memory used up!" );
			return -1;
		}	
		for( j=0; j<nDimension; j++ )
		{
			Center[i].Data[j] = X[i*N/M].Data[j];
			Center[i].SumData[j] = 0;
		}
		Center[i].Num = 0;
	}

	SumCor0=0.001;         SumCor=0.1;	
	while(m<L && fabs(SumCor0-SumCor)/SumCor0>1e-20)
	{
		for(i=0; i<M; i++)
		{
			for( j=0;	j<nDimension; j++ )
				Center[i].SumData[j] = 0;
			Center[i].Num = 0;
		}
		SumCor0 = SumCor;			SumCor = 0;		m++;
		for(i=0; i<N; i++)
		{
			Correlation[i] = 0;
			for(int j=0; j<M; j++)
			{
				double  Cor = GetCorrelation( X[i].Data, Center[j].Data, nDimension);
				if(  Cor > Correlation[i])
				{			
					nCenter = j;
					Correlation[i] = Cor;
				}
			}
			X[i].nCluster = nCenter;
			for( k=0; k<nDimension; k++ )
				Center[nCenter].SumData[k] += X[i].Data[k];
			Center[nCenter].Num++;
			SumCor += Correlation[i];
		}
		for(i=0; i<M; i++)
		{
			if(Center[i].Num != 0)
				for( k=0; k<nDimension; k++ )
					Center[i].Data[k] = Center[i].SumData[k]/Center[i].Num;
			else
			{	
				int MaxNum=0;
				for( k=1; k<M; k++)
					MaxNum = Center[i].Num > Center[MaxNum].Num ? i: MaxNum;
				int   Num = Center[MaxNum].Num/2;
				for( k=0; k<nDimension; k++ )
					Center[MaxNum].SumData[k] = 0;
				Center[MaxNum].Num = 0;
				for(k=0; k<N; k++)
				{	
					if(X[k].nCluster != MaxNum)		continue;
					if(Center[i].Num < Num)
					{   
						X[k].nCluster = i;
						for( m=0; m<nDimension; m++)
							Center[i].SumData[m] += X[k].Data[m];
						Center[i].Num++;
					}
					else
					{
						for( m=0; m<nDimension; m++ )
							Center[MaxNum].SumData[m] += X[k].Data[m];
						Center[MaxNum].Num++;
					}
				}
				for( m=0; m<nDimension; m++ )
					Center[i].Data[m] = Center[i].SumData[m] / Center[i].Num;
				if(MaxNum < i)
					for( m=0; m<nDimension; m++ )
						Center[MaxNum].Data[m] = Center[MaxNum].SumData[m] / Center[MaxNum].Num;
			}
		}
	}
	for(i=0; i<M; i++)
	{
		for( m=0; m<nDimension; m++ )
			Y[i].Data[m] = Center[i].Data[m];
		Y[i].Num = Center[i].Num;
	}
	for( i=0; i<M; i++ )
	{
		free( Center[i].Data );
		free( Center[i].SumData );
	}
	free(Center);
	free(Correlation);
	return 0;
}

/*********************************************************************
/*	Name:		GetCorrelation
/*	Function:	Calculate correlation of two vectors
/*	Parameter:	X -- Vector one
/*				Y -- Vector two
/*				nDimension -- Dimension of the vectors
/*	Return:		Correlation of two vectors
/*	
/*********************************************************************/
double	GetCorrelation( double* X, double*	Y, int nDimension )
{
	double	Correlation=0, DX=0, DY=0;
	for(int i=0; i<nDimension; i++ )
	{
		Correlation += X[i]*Y[i];
		DX += X[i]*X[i];
		DY += Y[i]*Y[i];
	}
	return  Correlation/sqrt( DX*DY );
}

/******************************************************************************
/*	Name:		MaxCluster
/*	Function:	Clustering input vectors using Maximum algorithm
/*	Parameter:	X -- Input vecters
/*				N -- Number of input vectors
/*				Y -- Clustering result
/*				M -- Number of clustering center
/*	Return:		0 -- Correct
/*				1 -- Error
/*
/******************************************************************************/
int MaxCluster(VQ_VECTOR *X, int N, VQ_CENTER *Y, int M)
{
	if(N<M)			 return -1;
	int		m=1;
	struct  VQ_CENTERINFO
	{
		double*	  Data;
		int		  nDimension;
		double*   SumData;
		int		  Num;
	};
	VQ_CENTERINFO	*Center = (VQ_CENTERINFO*)malloc(M*sizeof(VQ_CENTERINFO));
	if(Center == NULL)		return -1;
	double			*Distance = (double*)malloc(N*sizeof(double));
	if(Distance == NULL)	return -1;

	int		nDimension = X[0].nDimension;
	int		i, j, k;
	for(i=0; i<M; i++)
	{
		for( k=0; k<nDimension; k++ )
			Center[i].SumData[k] = 0;
		Center[i].Num = 0;
	}
	double*	SumData = (double*)malloc(sizeof(double)*nDimension);
	for( k=0; k<nDimension; k++ )
		SumData[k]= 0;
	for(i=0; i<N; i++)
		for( k=0; k<nDimension; k++ )
			SumData[k] += X[i].Data[k];	
	for( k=0; k<nDimension; k++ )
		SumData[k]	/= N;	
	
	int  l=0;
	double L=0, Dist;
	for(i=0; i<N; i++)
	{
		Dist = 0;
		for( k=0; k<nDimension; k++ )
			Dist += (X[i].Data[k]-SumData[k])*(X[i].Data[k]-SumData[k]);
		if(Dist > L)
		{
			L = Dist;
			l = i;
		}
	}
	for( k=0; k<nDimension; k++ )
		Center[0].Data[k] = X[l].Data[k];
	for(m=1; m<M; m++)
	{
		double  MaxMinDist = -1;
		int		MaxMin = -1;
		for( j=0; j<N; j++)
		{
			double MinDist = 1e+10;
			for(int k=0; k<m; k++)
			{
				Dist = 0;
				for( k=0; k<nDimension; k++ )
					Dist += (X[j].Data[k] - Center[k].Data[k])*(X[j].Data[k] - Center[k].Data[k]);
				MinDist = min(Dist , MinDist);
			}
			if(MinDist > MaxMinDist)
			{
				MaxMinDist = MinDist;
				MaxMin  = j;
			}
		}
		for( k=0; k<nDimension; k++ )
			Center[m].Data[k] = X[MaxMin].Data[k];
	}
	for(i=0; i<N; i++)
	{	int		Min = -1;
		double  MinDist = 1e+10;
		for(m=0; m<M; m++)
		{
			Dist = 0;
			for( k=0; k<nDimension; k++ )
				Dist += (X[i].Data[k] - Center[m].Data[k])*(X[i].Data[k] - Center[m].Data[k]);
			if(Dist < MinDist)
			{
				MinDist = Dist;
				Min = m;
			}
		}
		X[i].nCluster = Min;
		if(Min<0 || Min>=M)
			return -1;
		for( k=0; k<nDimension; k++ )
			Center[Min].SumData[k] += X[i].Data[k];
		Center[Min].Num++;
	}
	for(m=0; m<M; m++)
		for( k=0; k<nDimension; k++ )
			Center[m].Data[k] = Center[m].SumData[k] / Center[m].Num;
	for(i=0; i<M; i++)
	{
		for( k=0; k<nDimension; k++ )
			Y[i].Data[k] = Center[i].Data[k];
		Y[i].Num = Center[i].Num;
	}
	free( SumData );
	for( i=0; i<M; i++ )
	{
		free( Center[i].Data );
		free( Center[i].SumData );
	}
	free(Center);
	free(Distance);
	return 0;
}


/******************************************************************************
/*	Name:		DumpClusterData
/*	Function:	Dump clustering result to a text file for debugging
/*	Parameter:	FileName -- Dump text file name
/*				X -- Input vecters
/*				N -- Number of input vectors
/*				Y -- Clustering result
/*				M -- Number of clustering center
/*	Return:		0 -- Correct
/*				1 -- Error
/*
/******************************************************************************/
int DumpClusterData(CString FileName, VQ_VECTOR *X, int N, VQ_CENTER *Y, int M)
{
	int		i, j, k;
	int		nDimension = X[0].nDimension;
	FILE *fp = fopen(FileName, "wt");
	for( i=0; i<M; i++)
	{
		fprintf(fp, "Center%02d: ", i);
		for(  k=0; k<nDimension; k++ )
			fprintf( fp, "%5.1f ", Y[i].Data[k] );
		fprintf( fp, "Num=%03d\n", Y[i].Num);
		for( j=0; j<N; j++)
		{	if(X[j].nCluster != i)		continue;
			double Distance = 0;
			for( k=0; k<nDimension; k++)
				Distance += (X[j].Data[k]- Y[i].Data[k])*(X[j].Data[k]-Y[i].Data[k]);
			Distance = sqrt( Distance );
			for( k=0; k<nDimension; k++ )
				fprintf(fp, "  %03d  ", (int)X[j].Data[k] );
			fprintf( fp, " D=%5.1f\n", Distance);
		}
	}
	fclose(fp);
	return 0;
}

?? 快捷鍵說明

復(fù)制代碼 Ctrl + C
搜索代碼 Ctrl + F
全屏模式 F11
切換主題 Ctrl + Shift + D
顯示快捷鍵 ?
增大字號 Ctrl + =
減小字號 Ctrl + -
亚洲欧美第一页_禁久久精品乱码_粉嫩av一区二区三区免费野_久草精品视频
国产精品久久久久毛片软件| 国产亚洲成aⅴ人片在线观看| 国产在线精品免费av| 国产精品久久久99| 91精品免费观看| 波多野结衣一区二区三区| 五月婷婷色综合| 国产精品不卡视频| 精品成人在线观看| 欧美高清视频一二三区| aaa亚洲精品| 国产麻豆精品久久一二三| 亚洲国产精品综合小说图片区| 国产精品无圣光一区二区| 6080国产精品一区二区| 色综合久久中文综合久久牛| 国产福利91精品一区二区三区| 亚洲成人高清在线| 亚洲男同性视频| 中文欧美字幕免费| 精品久久久久香蕉网| 欧美日韩精品专区| 一本到一区二区三区| 成人激情黄色小说| 成人综合婷婷国产精品久久免费| 蜜臀91精品一区二区三区| 亚洲电影在线免费观看| 亚洲乱码国产乱码精品精的特点| 国产日韩欧美精品电影三级在线| 日韩午夜中文字幕| 欧美一区二区免费视频| 欧美日韩一区二区三区在线| 99精品视频中文字幕| 成人一道本在线| 风流少妇一区二区| 国产成人av电影在线观看| 国内精品久久久久影院色| 麻豆国产精品777777在线| 亚洲va国产天堂va久久en| 亚洲一区二区三区三| 亚洲一区二区美女| 视频一区二区三区中文字幕| 婷婷开心激情综合| 日本麻豆一区二区三区视频| 石原莉奈在线亚洲二区| 污片在线观看一区二区| 视频一区中文字幕国产| 免费观看在线综合| 久久99最新地址| 国产真实乱对白精彩久久| 激情文学综合网| 国产精品一区二区果冻传媒| 国产夫妻精品视频| 成人av资源网站| 欧美影院一区二区| 欧美日韩成人综合在线一区二区| 91麻豆精品国产| 欧美成人三级电影在线| 2017欧美狠狠色| 国产欧美日产一区| 亚洲视频在线观看三级| 一区二区久久久久| 日韩电影免费在线观看网站| 国产一区欧美日韩| bt7086福利一区国产| 在线观看日韩国产| 91精品欧美综合在线观看最新| 日韩欧美国产小视频| 国产日韩影视精品| 亚洲精品视频观看| 男人的j进女人的j一区| 国产精品911| 色婷婷国产精品久久包臀 | 蜜桃精品视频在线观看| 国产一区二区三区不卡在线观看| 国产成人综合视频| jvid福利写真一区二区三区| 欧美日韩在线观看一区二区 | 成人午夜av影视| 色狠狠桃花综合| 精品毛片乱码1区2区3区| 亚洲欧美综合色| 日本视频免费一区| 成人黄色av网站在线| 欧美久久一区二区| 中文字幕 久热精品 视频在线| 亚洲在线视频免费观看| 国产麻豆视频一区| 欧美日韩一区小说| 国产日韩欧美制服另类| 亚洲无人区一区| 国产福利不卡视频| 欧美一区二区三区小说| 国产精品青草久久| 日本午夜精品一区二区三区电影| 成人黄色综合网站| 精品日韩一区二区三区免费视频| 亚洲欧美日韩一区二区三区在线观看| 日韩成人精品在线观看| av综合在线播放| 欧美精品一区二区不卡| 亚洲午夜精品网| www.66久久| 久久精品亚洲国产奇米99| 亚洲高清免费视频| 91美女片黄在线观看91美女| 精品嫩草影院久久| 日韩精品91亚洲二区在线观看| 成人午夜激情在线| 精品人伦一区二区色婷婷| 亚洲国产成人av| 99免费精品在线| 久久久久亚洲综合| 久久99久国产精品黄毛片色诱| 在线欧美小视频| ...xxx性欧美| 成人爽a毛片一区二区免费| 日韩欧美综合在线| 丝袜诱惑制服诱惑色一区在线观看 | 中文字幕中文乱码欧美一区二区| 美女视频免费一区| 7777精品伊人久久久大香线蕉超级流畅| 欧美韩国日本综合| 国产福利一区二区三区在线视频| 精品剧情v国产在线观看在线| 性久久久久久久久| 欧美视频中文一区二区三区在线观看| 国产精品久久久爽爽爽麻豆色哟哟| 精品一区二区免费视频| 日韩三级在线免费观看| 石原莉奈一区二区三区在线观看| 欧美午夜精品久久久久久超碰| 亚洲人成精品久久久久| 不卡av免费在线观看| 欧美国产视频在线| 成人午夜视频网站| 日韩一区在线看| 99久久国产综合精品色伊| 国产精品女人毛片| 99视频国产精品| 亚洲精品福利视频网站| 欧美色网一区二区| 丝袜亚洲另类欧美| 日韩视频一区在线观看| 毛片av一区二区三区| 日韩午夜激情视频| 久久超碰97中文字幕| 久久婷婷成人综合色| 国产成都精品91一区二区三| 欧美国产精品劲爆| 色综合一区二区| 亚洲曰韩产成在线| 91精品国产91久久久久久一区二区| 五月天婷婷综合| 欧美成人乱码一区二区三区| 国内精品伊人久久久久影院对白| 国产色产综合色产在线视频| 成人免费视频一区二区| 亚洲天堂久久久久久久| 欧美三电影在线| 蜜桃一区二区三区在线观看| 久久久亚洲国产美女国产盗摄| caoporm超碰国产精品| 一级做a爱片久久| 欧美一区2区视频在线观看| 精一区二区三区| 国产精品久久精品日日| 欧美日韩国产影片| 久久精品噜噜噜成人88aⅴ| 久久久三级国产网站| 成人18精品视频| 1区2区3区欧美| 91.xcao| 国内外成人在线| 国产精品色哟哟网站| 久久精品国产精品青草| 成人免费一区二区三区视频| 欧美主播一区二区三区| 亚洲国产一区在线观看| 欧美日韩国产精品自在自线| 日韩成人精品在线| 久久综合视频网| 99国产精品国产精品久久| 日韩影视精彩在线| 国产午夜精品在线观看| 色中色一区二区| 精品一区二区三区视频在线观看| 中日韩av电影| 欧美三级午夜理伦三级中视频| 一区二区国产视频| 国产日本欧美一区二区| 在线观看不卡视频| 蜜乳av一区二区三区| 亚洲欧美激情小说另类| 欧美高清视频在线高清观看mv色露露十八| 激情久久五月天| 一区二区中文视频| 欧美精品一区二区三区高清aⅴ | 精品国产91洋老外米糕| 国产精品亚洲第一|