目标识别中的遗传算法研究

提出了一种基于多样本模板的遗传算法目标识别方法 ,将若干个差别较大的目标样本存入目标库中 ,对所需提取目标的图象用遗传算法来求得这些匹配样本的最小匹配误差测度 ,最终匹配位置即为需提取的模板位置 ,而模板尺寸即为此时的样本尺寸     

基于遗传算法的分组算法

依据学生特征给定学生的初始值建立初始种群,根据"组内异质,组间同质"的分组策略构造适应度函数并进行迭代计算直至满足结束条件。适应度函数值最大的一个个体可以认为是合理的分组序列,该方法在实践教学中取得了令人满意的结果。     

基于AHP方法的遗传算法适应度函数设计与应用

在遗传算法编码规则基础之上,引入层次分析法(AHP)进行适应度函数的研究与设计,并通过实例计算,证明该算法应用可有效地进行问题的解决.     

基于遗传算法的排课设计

阐述了遗传算法在课表生成过程中的应用。介绍了针对排课问题,遗传算法所涉及的编码方案,采用了布尔矩阵形式来实现、适应度函数的确定,主要涉及节次优度和周次组合优度这2个参数、和遗传操作的3种操作方法的实现过程。     

一类改进的遗传算法

采用赌轮法和保留最优法相结合的方法，改进了自适应遗传算法，保证了算法的收敛性．     

基于遗传算法的入侵检测技术研究

为了提高入侵检测在网络安全应用领域的效率以及准确度,对当前各类入侵检测技术方法的优缺点进行了比较,重点对基于遗传算法的入侵检测技术进行了分析,最终通过较好的基因编码以及改进的适应度构造函数,提高了基于遗传算法的入侵检测的效率及准确度,并使用仿真实验验证了改进后方法的有效性.     

遗传算法中基于优良个体特征模式的方向变异算子

提出了一种基于优良个体特征模式的方向变异(DM)算子以改进标准遗传算法的随机变异，它不仅能提高种群的多样性，增强其在解空间的搜索能力，也能提高遗传算法的收敛速度、在对多峰值函数的优化时，将该算法和标准遗传算法结果比较，表明该算法有良好的稳定性、     

基于批量生产中总费用最小的遗传算法改进

标准遗传算法存在着GA的早熟,在理论上和方法上都有待完善,因而在应用上受到很大限制,针对求批量生产中总费用最小的问题对遗传算法进行一些改进.     

利用改进遗传算法实现图像特征点的匹配

提出了一种两幅图像特征点匹配的新方法,利用起源于生物进化论观点的遗传算法来对两幅图像的特征点集进行匹配。设计了染色体的表示方法、适应度公式以及３种新的遗传操作算子。为了加快算法的收敛速度及获得适应度高的解,对初始种群的选取和遗传算子操作概率的选取提出了新的方法。实验结果说明与传统的点匹配算法相比较,遗传算法更加有效地完成了特征点集之间的匹配。     

遗传算法的原理及组成分析

本文简单讨论了遗传算法的特点、组成,即介绍了算法的交叉及常用的交叉算子、变异,其中进一步说明算法的编码原理、适应度函数设计,最后提出该算法的不足之处和改进．     

Geometric Feature Extraction and Model Reconstruction Based on Scattered Data

A method of 3D model reconstruction based on scattered point data in reverse engineering is presented here. The topological relationship of scattered points was established firstly, then the data set was triangulated to reconstruct the mesh surface model. The curvatures of cloud data were calculatod based on the mesh surface, and the point data were segmented by odge-basod method; Every patch of data was fitted by quadric surface of freeform surface, and the type of quadric surface was decided by parameters automatically, at last the whole CAD model was created. An example of mouse model was employed to confirm the effect of the algorithm.     

基于特征点提取的弯道识别算法研究

针对高速公路弯道处事故率高的特点,研究了一种基于特征点提取的高速公路弯道识别方法,以降低弯道处交通事故发生率。采用Hough变换求出车道线直线方程,根据高速公路的特点建立适当的道路模型,确定对应直线段上的最低点和最高点;分别比较直线段两侧白色像素点的个数判断出曲线道路的弯曲方向,从而进一步确定曲线段上的特征点,同时对车道线候选特征点进行滤波;分段拟合车道线的直线段和曲线段,实现车道线的二维重建。实验表明,能识别不同形状的车道线,具有很高的实时性和准确性,且在不同道路干扰下对连续型分道线和虚线型分道线的检测都有良好的识别效果。     

一种基于非线性特征提取的数据降维算法

为了获得良好的图像分类效果,需要采集尽可能多的图像数据特征,进而使得图像原始特征空间的维数越来越高,造成维数灾难.特征提取是通过线性或者非线性映射,将高维特征空间映射到低维空间,从而降低数据维数.现有的特征提取算法往往忽视了数据本身特有的复杂结构以及非线性因素,造成映射方向的模糊以及分类精确度的缺失.充分考虑了图像数据本身的二维特性,通过改进的非线性特征提取方法、流形学习方法来提取图像特征.实验表明,该算法在不影响图像分类效果的前提下可以大大降低数据维数,减少计算复杂度.     

一种新的散乱点云尖锐特征提取方法

针对散乱点云的尖锐特征识别与提取问题,提出一种基于平均曲率运动的散乱点云尖锐特征提取算法.该算法利用采样点的加权邻域重心近似表示离散Laplacian算子;利用采样点邻域的主成分分析估算散乱点云法向量,通过张量投票的方法平滑估算得到的点云法向场,进一步提高了该算法识别细微尖锐特征的能力;将采样点和其对应加权邻域重心之间的距离投影到法向方向,消除了因为采样密度不均匀以及边界点所引起的尖锐特征点误判.该算法直接对散乱点云进行操作,不需要维护采样点之间的连接关系和任何全局的拓扑信息,简捷且易于实现,对点云中的噪声和局外点保持鲁棒.该算法应用于合成点云和实际扫描点云的实验结果表明了方法的有效性.     

基于特征点的目标识别系统研究

在定位系统中,针对传统的SIFT(Scale Invariant Feature Transform)算法难以满足对墙角识别的实时性问题,提出了一种改进的特征提取与描述算法,称为双阈值FAST(Features from Accelerated Segment Test)特征检测的SIFT描述算法.该方法采用双阈值FAST进行特征提取,SIFT算法进行描述,可有效剔除大量非墙角特征点,大大提高了目标识别系统的速度.最后根据聚类与分类的思想,建立了视觉路标库,进行墙角的识别.实验结果表明,该算法在保证匹配正确率的同时提高了系统的实时性.     

PCA+4点算法在手写体数字特征识别中的应用

提出一种改进手写字体特征的提取方法:将传统的PCA特征方法与13点特征方法进行综合,得到一种PCA+4点的特征提取算法,然后通过BP神经网络进行训练识别.实验仿真表明这种改进的方法比PCA特征提取及13点特征提取的识别率高,特别在手写变化大、手写速度快等方面优势更加明显.     

一种基于特征提取的手写字符识别技术

在分析图象处理及其特征提取理论的基础上,研究了字符的笔划特点, 探讨了手写字符的宽度、交叉点、链码等特征,用提取字符结构特征的方法,设计并实现了一种手写字符识别系统。实践证明了这些特征简单明确。     

一种适于虹膜识别的特征提取算法

为克服现有基于线性变换特征提取方法中基向量非动态和参数需指定的缺陷,分析了虹膜的几何特征和识别原理,提出用独立成分分析ICA（Independent Component Analysis）方法进行虹膜特征提取,最大限度地去了除虹膜特征空间的冗余,克服了传统线性变换特征基向量非动态的缺陷;用BP（Back Propagation）神经网络进行虹膜分类,实现特征的降维和有效表示,并在自主研制的JLU-IRIS虹膜图像库中进行小样本空间实验。结果通过三种不同的识别率100%,96.5%和92.5%,表明了该算法的正确性和有效性。     

基于遗传算法的混合属性聚类初始点选择研究

k-prototypes是处理包含数值属性和分类属性混合数据主要的聚类算法,但由于对初始点的随机选择极易使聚类结果陷入局部最优,导致聚类结果的偏差.为改善聚类结果对初始点的依赖,采用遗传算法对初始点进行全局最优搜索.改进后的方法有更高的稳定性和对大数据集更快的收敛速度.数据集仿真结果表明改进算法正确、有效.     

基于关键子区域及特征提取的表情识别

针对传统表情识别系统不能充分提取关键子区域及有效特征的缺陷,设计了基于关键子区域及特征提取的表情识别系统。首先使用面部关键点检测技术及面部编码系统筛选出关键子区域;然后对其进行特征提取。提出一种改进的局部梯度编码算子(LGC)、局部均值梯度编码算子(LMGC-HD);改进的算子具有更低的维度,能够充分地描述局部形变;且受随机噪声及边缘变化影响小。最后使用支持向量机(SVM)进行分类识别。采用CK+数据集进行实验,结果证明该系统能够有效地提高人脸表情的识别率。