融合PCA与混沌自适应遗传算法的图像识别

• 作者: 于德鑫 曹晓杰 王文强
• 来源期刊: 软件导刊
• 学科: 工学
• 关键词: 图像特征识别 主成分分析 混沌自适应遗传 类内类间距 精英保留
• 年，卷（期）: 2019,（3）
• 所属期刊栏目: 图形图像与辅助设计
• 页码范围: 191-195
• 页数: 5页
• 分类号: TP317.4
• 字数: 4816字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11907/rjdk.181875

摘要

针对图像特征识别转为特征选择优化的问题,提出主成分分析与混沌自适应遗传算法结合的图像目标识别算法.首先通过PCA将图像特征线性组合转变为低维空间几个综合变量;同时改进遗传算法,利用混沌Tent模型生成均匀分布的初始种群、种群交叉及变异概率与种群适应度结合自适应变化,利用类内类间距与特征相关性重新构造适应度函数,采用精英保留策略进行子代选择,得到最优特征子集;最后利用概率神经网络与支持向量机分类器进行训练,识别测试图像.仿真实验表明,PCA与混沌自适应遗传算法结合能降低特征空间维数,使识别性能得到较好提升.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王文强	上海工程技术大学机械工程学院	8	2	1.0	1.0
2	曹晓杰	上海工程技术大学机械工程学院	5	4	1.0	2.0
3	于德鑫	上海工程技术大学机械工程学院	3	3	1.0	1.0