基于改进混合算法的图像识别算法

• 作者: 方志广 陈炜
• 来源期刊: 自动化与仪器仪表
• 学科: 工学
• 关键词: 图像识别 手势识别 最小二乘支持向量机 粒子群优化算法
• 年，卷（期）: 2016,（6）
• 所属期刊栏目: 实验室自动化
• 页码范围: 183-184
• 分类号: TP391.41
• 语种: 中文
• DOI: 10.14016/j.cnki.1001-9227.2016.06.183

摘要

对基于粒子群优化最小二乘支持向量机的混合算法的图像识别技术进行研究.由于常规LSSVM识别模型选取耗时高的网格搜索法进行参数确定,通常粒子群优化算法对LSSVM识别模型进行优化,但是粒子群优化算法对于复杂的、多维的实际问题,由于种群中多样性加速下降,使得算法容易发生早熟收敛等问题,从而影响其全局寻优能力,因此本文使用种群活性粒子群优化算法对LSSVM参数进行优化,从而解决上述问题.本文以手势识别为例,对研究的改进混合算法的图像识别算法进行实验研究,使用常规PSO优化LSSVM识别算法进行对比实验,实验结果可以看出,本文研究的改进算法平均识别率为94.95％,高于标准PSO-LSSVM算法4.9％,具有较好的识别效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	方志广		7	13	2.0	3.0
2	陈炜		6	6	2.0	2.0