[发明专利]一种基于遗传变异改进蚁群分类的姿态图像识别方法在审
| 申请号： | 201710182485.4 | 申请日： | 2017-03-24 |
| 公开（公告）号： | CN107103284A | 公开（公告）日： | 2017-08-29 |
| 发明（设计）人： | 李文齐;吴国文;韩笑;柴懿轩;张羽;代进;娄爽 | 申请（专利权）人： | 东华大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06N3/00;G06N3/12 |
| 代理公司： | 上海申汇专利代理有限公司31001 | 代理人： | 翁若莹 |
| 地址： | 200050 上*** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | |||
| 搜索关键词： | 一种 基于 遗传 变异 改进 分类 姿态 图像 识别 方法 | ||
技术领域
本发明涉及一种基于遗传变异改进蚁群分类的姿态图像识别方法，属于图像识别技术领域。
背景技术
许多蚂蚁种群都会有群落分类育雏以及分类食物或者尸体的行为。观察者们经过长期的观察发现，有些蚂蚁种群还能自发的将不同发育时期的幼虫安排在同心圆上，刚孵化不久的蚂蚁幼虫被放在中心，获得较少的空间，大的幼虫放在同心圆上，获得更大的空间，按这样同心簇的方式一层一层组织起来。蚂蚁所表现出来的复杂群体行为一直受到人们的广泛关注。生物学家经过大量的实验发现，蚂蚁可以通过感知和释放信息素来实现信息交流，并以此来分类它们的幼虫和堆积它们的食物。在求解分类问题的时候，正是蚂蚁这种特有的分类行为引发了人们的探索灵感。在进行人体姿态图像识别过程中，首先是要识别人体是处于一种什么姿态，是站着、坐着还是躺着，这实际上是一种分类。
如图1-图4所示，蚁群分类幼体属于分类行为，蚂蚁可以在没有任何全局性指导的环境下进行分类。在模型中，将人体姿态图像识别问题转化为蚁群在二维的网格中随意移动并搬运物体问题。每只蚂蚁在行进过程中都会在沿途留下信息素，蚂蚁群落趋向于向信息素聚集的地方行进，这是一种正反馈。模型经过蚂蚁个体间、蚂蚁和外部环境之间的相互作用与反作用，形成了自组织分类，在人体姿态图像识别问题中可以得到成功应用。该算法的程序流程图如图5所示。
参数调试如下，其中R代表蚂蚁数，t_max代表迭代次数的最大值。
表1蚁群分类算法参数调试表
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