[發明專利]一種用于圖像識別的自適應算法

在審

• 申請號: 201910264244.3
• 申請日: 2019-04-03
• 公開（公告）號: CN110059595A
• 公開（公告）日: 2019-07-26
• 發明（設計）人: 劉明珠;邱志強
• 申請（專利權）人: 哈爾濱理工大學
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/62;G06T5/00;G06N3/12
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

1.一種用于圖像識別的自適應算法，其特征在于，包括以下步驟：

步驟一：采集圖像；

步驟二：對采集的圖像進行預處理；

步驟三：將所述步驟二所述進行預處理的圖像，再次進行處理，使處理后的圖像大小相同；

步驟四：將所述步驟三所述大小相同圖像，進行邊沿銳化處理，利用二進制轉換操作，將邊沿化處理圖像，轉換成可數字化處理分析的圖像；

步驟五：將所述步驟四所述的處理過后圖像，利用二階中心矩構造8個不變矩公式，同時計算圖像的不變矩；

步驟六：將所述步驟五所述的處理過后圖像，進行主成分分析，組成新的特征空間；

步驟七：采用神經網絡算法和遺傳算法結合，生成初始種群；

步驟八：根據遺傳算法計算公式對個體適應度值進行計算；

步驟九：將所述步驟八中，計算出的優秀個體進行保留操作；

步驟十：根據所述步驟七算法計算方法，判斷停止輸出數據；

步驟十一：根據所述步驟十輸出數據，選擇圖像中最優特征數據，組成新的數據特征空間；

步驟十二：對所述步驟十一得到的數據，進行人工分析和大數據分析對比計算，進行圖像目標分類。

2.根據權利要求1所述的一種用于圖像識別的自適應算法，其特征在于，所述步驟六中貢獻率達到百分之98。

3.根據權利要求1所述的一種用于圖像識別的自適應算法，其特征在于，所述遺傳算法還包括以下步驟：

步驟a，對種群中適應度值最大的進行記錄；

步驟b，再次進行計算，得到數據大于前種群數據，用大個體數據替換前者數據；

步驟c，當前適應度值最小的個體用適應度值最大的個體替換；

步驟d，保證最優個體不被破壞。