多Agent进化计算在图像目标识别中的应用
需积分: 10 200 浏览量
更新于2024-08-12
收藏 854KB PDF 举报
"基于多Agent进化计算的图像目标识别 (2013年) - 这篇文章探讨了一种用于图像多目标识别的新方法,利用Agent和Agent群体的协同进化策略,实现了快速搜索和模板匹配。文章特别关注了目标遮挡情况下的识别,通过遮挡圆构造模板以解决这一问题。实验结果证明,该方法具有平移不变、旋转不变、尺度不变和镜像不变的特性,能准确定位遮挡区域并确定其大小,同时减少了模板匹配的计算负担。"
本文是自然科学领域的学术论文,主要研究图像处理中的目标识别技术。作者周亦鹏、胡娟和杜军平提出了一种创新的基于多Agent进化计算的图像目标识别方法。在传统图像识别面临诸如遮挡、变形等挑战时,该方法展现出优势。
首先,文章的核心在于利用Agent和Agent群体的协同进化策略。这里的Agent可以视为具有独立行为和决策能力的智能实体,它们在搜索和匹配过程中相互协作,提高了对样本图像集的处理效率。这种协同进化策略使得系统能够快速适应不同条件下的图像特征,增强了识别的准确性。
其次,针对目标遮挡的问题,研究人员引入了“遮挡圆”概念。遮挡圆是一种构造模板的方式,它能够帮助识别系统在目标部分被遮挡的情况下,依然能够正确识别目标。通过这种方式,算法不仅能够识别出未被遮挡的部分,还能准确地定位遮挡区域,并估计出遮挡的范围。
实验结果显示,采用这种方法进行图像目标识别,具有四大不变性:平移不变、旋转不变、尺度不变和镜像不变。这意味着无论目标在图像中如何移动、旋转、缩放或镜像翻转,都能得到一致的识别结果。这极大地提升了识别的鲁棒性。
此外,该方法还显著降低了模板匹配过程的计算量。在处理复杂图像时,减少计算负担意味着更快的处理速度和更低的资源消耗,这对于实时或高负荷的图像处理应用至关重要。
这篇文章提出的基于多Agent进化计算的图像目标识别方法,为解决图像识别中的遮挡问题和优化计算效率提供了新的思路。这一方法的创新性和有效性,对于图像处理、计算机视觉以及相关领域的发展有着重要的理论与实践意义。
2013-09-28 上传
2010-10-05 上传
2021-05-06 上传
2021-08-10 上传
2021-05-12 上传
2019-09-08 上传
weixin_38720050
- 粉丝: 3
- 资源: 876
最新资源
- ES管理利器:ES Head工具详解
- Layui前端UI框架压缩包:轻量级的Web界面构建利器
- WPF 字体布局问题解决方法与应用案例
- 响应式网页布局教程:CSS实现全平台适配
- Windows平台Elasticsearch 8.10.2版发布
- ICEY开源小程序:定时显示极限值提醒
- MATLAB条形图绘制指南:从入门到进阶技巧全解析
- WPF实现任务管理器进程分组逻辑教程解析
- C#编程实现显卡硬件信息的获取方法
- 前端世界核心-HTML+CSS+JS团队服务网页模板开发
- 精选SQL面试题大汇总
- Nacos Server 1.2.1在Linux系统的安装包介绍
- 易语言MySQL支持库3.0#0版全新升级与使用指南
- 快乐足球响应式网页模板:前端开发全技能秘籍
- OpenEuler4.19内核发布:国产操作系统的里程碑
- Boyue Zheng的LeetCode Python解答集