[發明專利]一種基于新編碼方式的遺傳規劃算法的圖形圖像識別與匹配方法

有效

• 申請號: 201410123497.6
• 申請日: 2014-03-28
• 公開（公告）號: CN103914527B
• 公開（公告）日: 2017-02-15
• 發明（設計）人: 劉若辰;焦李成;朱彬彬;馬晶晶;馬文萍;張向榮;王爽;劉靜
• 申請（專利權）人: 西安電子科技大學
• 主分類號: G06F17/30
• 分類號: G06F17/30;G06K9/64;G06K9/66;G06N3/12
• 代理公司: 西安智萃知識產權代理有限公司61221
• 代理人: 張超

技術領域

本發明涉及圖像處理技術領域，具體是一種基于新編碼方式的遺傳規劃算法的圖形圖像識別與匹配方法，能夠應用于對數字圖像的檢索中。?

背景技術

視覺或圖像信息是人類接收信息的主要途徑，包括圖像、圖形、動畫、視頻、文字等是最有效和最重要的信息獲取和交流方式。隨著信息的大量涌現，人們越來越需要利用計算機來輔助獲取與處理圖像信息。因而圖像處理、圖像分析和圖像理解隨之成為計算機科學研究的重要內容。?

圖像匹配有基于內容和基于文本之分。基于文本的圖像匹配技術，將每幅圖像加上相關標簽。匹配時，根據標簽內容的匹配輸出對應的圖像，屬于人工干預較多的匹配方式。然而隨著時代的發展，無法完成對圖像信息準確地標注標簽信息。因而，基于文本的圖像匹配有其自身的局限性。基于內容的圖像匹配是將圖像本身的信息作為識別內容，根據圖像像素間的內在聯系，即可完成識別與匹配任務，人工干預大大降低，因此成為許多領域的一項重要技術。?

基于內容的圖像匹配技術，在建立圖像數據庫時，系統對輸入的圖像進行分析并分類統一建模，然后根據各種圖像模型提取圖像特征存入特征庫，而用戶在通過用戶接口設置查詢條件時，可以采用一種或幾種的特征組合來表示，然后系統采用相似性匹配算法計算關鍵圖像特征與特征庫中圖像特征的相似度，然后按照相似度從大到小的順序將匹配圖像反饋給用戶。在此過程中匹配系統會根據不同的特征采用不同的匹配算法，不同的特征匹配算法大不相同，匹配算法需經過精心設計才能達到較好的結果。?

發明內容

本發明的目的在于克服已有技術的不足，提出一種基于新編碼方式的遺傳規劃算法的圖形圖像識別與匹配方法，實現識別與匹配效果的提高。?

為此，本發明提供了一種基于新編碼方式的遺傳規劃算法的圖形圖像識別與匹配方法，包括如下步驟：?

（1）初始化交叉概率P_c，變異概率P_m，種群規模Pop_size，變異步長因子s，以及迭代次數gen；選擇半數圖像庫中的圖像作為匹配模型的訓練集，?剩余部分作為匹配模型的測試集；?

（2）采用圖像特征“組合矩”的方法，對訓練集圖像進行訓練，生成圖像特征庫；根據特征庫中的特征進行編碼，初始化種群；?

（3）計算種群個體的適應度，保留適應度大的個體，并對保留的個體進行選擇、交叉和變異操作；?

（4）對交叉變異后的個體進行局部搜索，完成自交叉和自交換操作；?

（5）對步驟(4)產生的個體結果進行適應度評估，若其最優適應度達到所需水平，解碼最優表達式樹，生成新的圖像特征提取模型，轉向步驟(6)；否則轉向步驟(3)；?

（6）根據已設定的特征匹配模型和步驟(5)中產生的新特征模型，生成新的匹配模型，進行圖像匹配。?

上述步驟(2)中所述的根據特征庫中的特征進行編碼，按如下步驟完成：?

2a）根據遺傳規劃的編碼思想，在個體樹的根節點處使用abs函數符號；非根節點處的函數符選用其他常規函數；?

2b）葉子節點采用常數或隨機數作為終止符，每個葉子節點代表了圖像特征“組合距”的一個維度。?

2c）為了控制個體樹膨脹，個體樹深度不得低于2。?

上述步驟(3)中所述的交叉、變異操作，按如下步驟完成：?

3a)對于種群中被選擇到的個體ind₁，ind₂進行交叉操作，首先計算出ind₁與ind₂中個體表達樹的節點個數N₁，N₂；產生兩個隨機整數r₁,r₂分別位于區間[1,N₁]，[1,N₂]中；在個體表達樹中分別找到第r₁個和第r₂個節點的位置；交換兩個位置處的子樹；?

3b)對于種群中的個體ind₃進行變異操作，首先計算個體樹的節點個數N；產生位于[1,N]之間的隨機整數r₁；找到個體表達樹中的第r₁個節點；產生位于[0,1]區間的隨機數rand;?

若rand＜0.5則從操作符與終止符中隨機挑選一個運算符替換個體表達樹中的第r₁個運算符，并根據該運算符的目數，生成相應的個體子樹，完成變異操作；?