[发明专利]基于病毒进化算法的选择性集成行人检测方法

权利要求书

1、一种基于病毒进化遗传算法的选择性集成行人检测方法，其特征在于，包括以下步骤：

运用原始训练集训练彼此具有一定差异性的单分类器；

对遗传算法的主体种群和额外的病毒种群进行初始化；

进行遗传算法迭代过程；

由所述遗传算法迭代过程得到的最优个体生成最终的组合分类器。

2、如权利要求1所述的基于病毒进化遗传算法的选择性集成行人检测方法，其特征在于，所述运用原始训练集训练彼此具有一定差异性的单分类器，包括以下步骤：

由所述原始训练集通过随机抽样得到多个特殊训练集和确认集，用于单分类器的训练和优选；

在每一所述特殊训练集上运用特定方法训练，得到满足要求的单分类器，并对确认其中的样本进行检测。

3、如权利要求2所述的基于病毒进化遗传算法的选择性集成行人检测方法，其特征在于，所述随机抽样为bootstrap抽样。

4、如权利要求2所述的基于病毒进化遗传算法的选择性集成行人检测方法，其特征在于，所述特定训练方法包括AdaBoost和SVM机器学习方法。

5、如权利要求2所述的基于病毒进化遗传算法的选择性集成行人检测方法，其特征在于，所述SVM机器学习方法采用线性核函数。

6、如权利要求1所述的基于病毒进化遗传算法的选择性集成行人检测方法，其特征在于，所述对遗传算法的主体种群和额外的病毒种群进行初始化，包括以下步骤：

随机生成所述遗传算法的初始主体种群，所述初始主体种群中的每一个个体对应一种单分类器的组合；

在所述主体种群的基础上利用复制操作得到病毒种群，并初始化病毒个体的参数。

7、如权利要求6所述的基于病毒进化遗传算法的选择性集成行人检测方法，其特征在于，所述初始主体种群中每一个个体的编码为所述个体中各个单分类器权重的连接，其中所述权重为8-64位的二进制编码。

8、如权利要求6所述的基于病毒进化遗传算法的选择性集成行人检测方法，其特征在于，所述复制操作在主个体和病毒个体之间进行，由所述主个体中随机选定一些位组成子串，然后将其内容写入所述病毒个体的对应位置上。

9、如权利要求6所述的基于病毒进化遗传算法的选择性集成行人检测方法，其特征在于，所述病毒个体的编码方式与所述主体对应，但仅在部分位有编码产生，其它部分是不确定的。

10、如权利要求6所述的基于病毒进化遗传算法的选择性集成行人检测方法，其特征在于，所述病毒个体的参数包括影响因子α_i和生命值life_i，初始化设置为α_i＝0，life_i＝0。

11、如权利要求1所述的基于病毒进化遗传算法的选择性集成行人检测方法，其特征在于，所述遗传算法迭代过程包括以下步骤：

计算所述主体种群个体适应度；

采用轮盘赌方式选择部分主体进行交叉变异，生成子代主体种群；

所述病毒种群个体按一定几率对所述主体进行侵扰，并根据病毒个体适应度和生命值更新编码和参数；

判断遗传算法终止条件是否满足，如果满足，则结束迭代过程；否则返回重新执行迭代过程。