基于双极偏好的滑动窗口参数优化方法

• 作者: 张维泽 王丽萍 邱飞岳 金锋涛
• 来源期刊: 计算机科学
• 学科: 工学
• 关键词: 滑动窗口 多目标算法 双极偏好 参数优化
• 年，卷（期）: 2014,（3）
• 所属期刊栏目: 图形图像与模式识别
• 页码范围: 297-301
• 页数: 5页
• 分类号: TP301.6
• 字数: 5738字
• 语种: 中文

摘要

滑动窗口是形状匹配中的常用检测方法,可以检测图像中不同尺度不同位置的多个物体.检测效果采用检测率和误检率来衡量.在传统的滑动窗口检测方法中,通常基于经验选取滑动步长和图像缩放规模这两个参数值,来获得较高的检验率和较低的误检率.然而这是典型的两目标优化问题,传统方法未考虑决策者对检验率与误检率的不同偏好.根据实际情况,考虑到决策者的正偏好(高检验率与低误检率)及负偏好(低检验率和高误检率),引入双极偏好控制策略,提出基于双极偏好的多目标粒子群算法(BPMOPSO)的滑动窗口参数优化方法.通过Leeds Cows图像数据集上图像的检测实验结果表明,与传统算法相比,该算法显著改善了滑动窗口检测中的检验率和误检率,且大大提高了运行效率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王丽萍	浙江工业大学智能信息处理研究所	89	620	13.0	20.0
5	邱飞岳	浙江工业大学现代教育技术研究所	94	573	11.0	20.0
9	张维泽	浙江工业大学现代教育技术研究所	2	10	1.0	2.0
10	金锋涛	浙江工业大学信息工程学院	1	1	1.0	1.0