60、优化算法与人工智能在医学影像和视觉概念学习中的应用

优化算法与人工智能在医学影像和视觉概念学习中的应用

在当今的科技领域，优化算法和人工智能技术在多个领域展现出了巨大的潜力，尤其是在医学影像处理和视觉概念学习方面。下面将详细介绍相关的研究内容和成果。

优化算法在多模态说话者检测中的应用

在多模态说话者检测方法中，基于互信息（MI）的目标函数优化是一个核心问题。研究人员对三种优化方法进行了比较，分别是局部的Powell方法以及全局的GACS和DE方法。

• 算法设置
  • 测试序列 ：所有测试序列时长为4秒，采用PAL标准（T = 100），使用23.22ms的汉明窗计算12个MFCC特征。
  • 优化方法参数 ：对于GACS，σ固定为接受域的10%；对于DE算法，缩放因子F固定为0.5，交叉概率CR固定为1。两种算法均在125个向量的种群上运行400代。对GACS和DE方法进行了33次运行，而Powell方法尝试了不同的初始解猜测。
• 优化结果比较
  | 方法 | 最佳值 | 平均值 | 标准差 |
  | ---- | ---- | ---- | ---- |
  | Powell | -0.0213 | -0.0183 | 0.0047 |
  | GACS | -0.0695 | -0.0619 | 0.0052 |
  | DE | -0.0788 | -0.0773 | 0.0018 |

从结果可以看