【摘 要】
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针对微小图像边缘特征识别方法存在识别速度慢、识别精度低的问题,提出一种基于改进遗传算法的微小图像边缘特征快速识别方法。对经典边缘特征识别算子进行处理并构成初始化
【机 构】
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广东食品药品职业学院化妆品与艺术设计学院,广州民航职业技术学院计算机系
【基金项目】
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广东食品药品职业学院自然科学研究项目(2016YZ028)
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针对微小图像边缘特征识别方法存在识别速度慢、识别精度低的问题,提出一种基于改进遗传算法的微小图像边缘特征快速识别方法。对经典边缘特征识别算子进行处理并构成初始化子群,利用新的编码方法对子群中的染色体进行编码,构建适应度函数计算出相应的适应值,并根据适应值设计遗传算子,完成遗传算法的改进;采用克隆选择理论对微小图像边缘特征进行预处理,形成微小图像的抗体库,基于改进遗传算法并利用K近邻判别理论完成待识别微小图像特征智能识别。仿真结果表明,与标准遗传算法相比,改进遗传算法平均进化代数减少3.15代,效率提高了3
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