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《探索人工免疫算法及其在汽車圖像分類中的研究與應(yīng)用》由會員上傳分享，免費(fèi)在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在學(xué)術(shù)論文-天天文庫。
1、長沙理工大學(xué)碩士學(xué)位論文人工免疫算法及其在汽車圖像分類中的研究與應(yīng)用姓名：李廣瓊申請學(xué)位級別：碩士專業(yè)：計(jì)算機(jī)應(yīng)用技術(shù)指導(dǎo)教師：曾慶光;蔣加伏20040501摘要近年來，人工免疫系統(tǒng)(ArtifiCialImmuneSystem，AIS)由于具有生物的智能行為己受到科學(xué)工作者的廣泛關(guān)注，關(guān)于免疫算法的理論及應(yīng)用研究成果也不斷出現(xiàn)，但它在圖像處理、模式識別方面的研究還處于起步階段，因此可研究的空間相對較大。本文在對免疫算法進(jìn)行系統(tǒng)研究的基礎(chǔ)上，提出了一個(gè)將改進(jìn)的否定選擇算法應(yīng)用于汽車圖像識別的原型系統(tǒng)，從而為圖像識
2、別和分類技術(shù)提供了一種新方法，并能應(yīng)用于高速公路車輛自動收費(fèi)系統(tǒng)。本文首先從汽車圖像識別和分類技術(shù)的研究現(xiàn)狀入手，通過對基于免疫系統(tǒng)的圖像識別方法的研究、總結(jié)，明確了本文的研究內(nèi)容和方向。然后在研究人工免疫算法的基礎(chǔ)一卜，對否定選擇算法做了部分改進(jìn)，提出了多字段r連續(xù)位匹配規(guī)則，理論分析與實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該方法有利于獲得較理想的閾值、較合適的候選集數(shù)量和檢測集數(shù)量，進(jìn)而能夠較好地提高圖像識別率。其次，本文運(yùn)用改進(jìn)的否定選擇算法設(shè)計(jì)了一個(gè)汽車圖像處理和分類系統(tǒng)，該系統(tǒng)包括兩部分，第一部分為汽車圖像采集系統(tǒng)的設(shè)計(jì)及圖像
3、預(yù)處理，其中，圖像預(yù)處理包括使用Prewitt算子對圖像做邊緣提取，圖像平滑，圖像銳化以及二值化處理，從而獲得圖像識別所需的有效二進(jìn)制特征編碼；第二部分為汽車圖像分類系統(tǒng)的軟件設(shè)計(jì)，在Visualc++6．0的開發(fā)平臺上初步實(shí)現(xiàn)了該軟件系統(tǒng)，并通過仿真實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了該系統(tǒng)的可行性。最后，本文對免疫算法識別汽車圖像的結(jié)果進(jìn)行了比較分析，并對人工免疫算法在圖像識別和分類中的應(yīng)用研究進(jìn)行了總結(jié)與展望。關(guān)鍵詞：免疫系統(tǒng)；否定選擇算法；多字段r連續(xù)位匹配規(guī)則；Prewitt算子；二進(jìn)制特征編碼；有效檢測集；汽車圖像識別和分類。
4、附注t1)：本論文得到湖南省自然科學(xué)基金項(xiàng)目資助，項(xiàng)目號：03JJY3101。AbstractInrecentyears，ArtificialImmuneSystem，whichpossessesbiologicbehavior，hasbeenwidelyconcernedbyscientists．Lotsofproductionsaboutthetheoryandapplicationresearchofimmunealgorithmhavebeenobtained，buttheappliedresearcho
5、fimmunealgorithmonimageprocessingandpatternrecognitionisontheinitialstages，Asaresult，theremainderspaceofresearchisenormous．Basedonthesystemicresearchofimmunealgorithm，thethesisproposesanarchetypalsystemthattheimprovedNegativeSelectionAlgorithmisusedinthevehic
6、leimagerecognition．ThusitprovidesanewapproachtOtheimagerecognitionandclassification，anditcanbeusedinthefreewayvehiclechargesystem．Firstly，thethesisintroducesthestatusofthevehicleimagerecognitionathomeandabroad，summarizestheimagerecognitiontechnologybasedonImm
7、uneSystem，andascertainsthemainideasandaspectsofthisthesis．Secondly,onthebasisoftheresearchofArtificialImmuneAlgorithm，thethesisimprovesNegativeSelectionAlgorithmpartly．Thatisthethesisproposesanewmatchregulationwhosenameismulti-segmentr-contiguousmatchregulati
8、on．Thetheoryanalysisandexperimentalresultindicatethattheregulationmakesforobtainingthevalueofthreshold—r，R0，Rrightly，andimprovingtheimagerecognitionpercentage．Third，accordingtOtheimproved
