35、基于遗传编程的特征描述符算子进化合成

最新推荐文章于 2025-11-12 16:09:42 发布
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分类专栏： 进化计算机视觉探秘 文章标签： 遗传编程 特征描述符 SIFT
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基于遗传编程的特征描述符算子进化合成

1. 引言

在目标识别任务中，优化特征描述符算子对于提高算法性能至关重要。通过遗传编程进化合成的算子，能够显著改进SIFT算法，减少目标识别任务中的异常值总数。

2. 通过遗传编程学习和测试SIFT - RDGP算子
  • 学习过程 ：使用为匹配一对图像间数千个兴趣区域而设计的匹配协议进行遗传编程学习。将进化后的图像算子与三种最先进的描述符（原始SIFT、GLOH和SURF）进行效率比较，同时比较应用不同兴趣点检测器后描述符性能的提升效果。学习局部描述符算子的实现使用Matlab和GP工具箱GPLAB2进行编程，SIFT特征的核心平台使用Matlab/C编程。
  • 图像选择 ：选择具有旋转和尺度变化的船图像对来学习图像算子，之后用进化出的最佳算子对其他所有图像进行测试，结果表明遗传编程学习产生了出色的效果。

学习算法每次运行使用50代和50个个体，共执行30次，得到30个最佳描述符算子，从中选择最佳的描述符算子RDGP2进行进一步测试。根据F - 度量，30个进化后的描述符优于三个人工描述符。在特定测试中，最佳描述符RDGP2得分为7.4859，而最佳人工描述符得分为5.1244。

描述符 适应度 个体表达式 数学表达式
RDGP1
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33、基于遗传编程的特征描述符算子进化合成
open4的博客
11-10 19
本文提出一种基于遗传编程（GP）的特征描述符算子进化方法，旨在优化SIFT描述符中对噪声敏感的梯度大小计算方式。通过引入RDGP2算子，利用F-Measure作为评估标准，在标准测试平台和目标识别任务中验证了其优于多种先进描述符的性能，表现出更高的匹配准确率、召回率以及更强的抗干扰能力。研究为局部描述符的自动化设计提供了新思路，并展示了GP在图像处理领域的潜力。
34、基于遗传编程的特征描述符算子进化合成
open4的博客
11-11 17
本文提出了一种基于遗传编程（GP）的特征描述符算子进化合成方法，旨在改进SIFT描述符中的关键算子。通过定义合适的函数集与终端集构建搜索空间，采用F-度量作为适应度函数指导进化过程，并结合标准测试平台评估性能。实验结果表明，经GP进化的描述符在使用DoG检测器的情况下仍显著提升精度、召回率和F-度量值，验证了该方法的有效性。研究为局部特征描述符的设计提供了新思路，并展示了其在目标识别等计算机视觉任务中的潜力。
36、基于遗传编程的特征描述符算子的进化合成
u5v6w7的博客
11-12 26
本文提出了一种基于遗传编程（GP）的特征描述符算子进化合成方法，通过优化框架学习复合图像算子以改进SIFT等局部描述符的性能。研究采用Matlab和GPLAB2实现，在旋转、尺度、光照、模糊、JPEG压缩和仿射变换等多种图像变化下对SIFT-RDGP2与其他先进描述符（如GLOH、SURF）进行对比实验。结果表明，RDGP2在多数变换下显著降低异常值数量，提升匹配精度。此外，通过室内与户外场景的对象识别应用验证了其实际有效性。该方法为局部特征描述符的自动化设计提供了新路径。
32、基于线性遗传编程的进化视觉学习与特征描述符算子进化合成
open4的博客
11-09 19
本文提出了一种基于线性遗传编程（LGP）的进化视觉学习方法，用于多类对象识别与局部特征描述符算子的自动进化合成。通过构建SVM委员会进行分类决策，并采用k折交叉验证评估模型性能，系统实现了对建筑、人脸、汽车等多类别对象的高效识别。实验在改进的CALTECH数据库上进行，结合网络图像测试，验证了方法在不同光照、视角和位置下的鲁棒性。结果表明，LGP能自动选择最优感兴趣区域并生成高效描述符，无需图像分割，且在三类和五类识别任务中分别达到80%和77%的测试准确率。相比传统方法，本方法具备自动特征选择和强泛化能力
33、基于线性遗传编程的进化视觉学习与特征描述符算子进化合成
u5v6w7的博客
11-09 16
本文提出了一种基于线性遗传编程（LGP）的进化视觉学习方法，用于多类对象识别与特征描述符算子的自动合成。通过SVM委员会投票机制进行分类，并采用准确率结合描述符数量惩罚的适应度函数优化模型紧凑性。实验在改进的CALTECH数据库上进行，涵盖三类和五类对象识别任务，结果表明该方法在不依赖图像分割的前提下，能自动选择感兴趣区域并进化高效特征算子，具有良好的分类性能与泛化能力。相比传统方法，本方法更具通用性和实用性，适用于复杂场景下的目标识别任务。未来将探索并行算法以缩短训练时间，并结合深度学习提升精度。
18、基于遗传编程的兴趣点检测器进化合成
open4的博客
10-26 16
本文介绍了一种基于遗传编程的兴趣点检测器进化合成方法，利用进化计算与计算机辅助设计相结合的E-CAD框架，自动搜索最优图像算子。通过单目标和多目标进化策略，提出了GIN和MOP两种新型检测器，在重复性率、点分散度和信息含量方面表现优异。该方法体现了人类-机器协同创新的潜力，为计算机视觉中的特征提取提供了自动化、高效且富有创造力的新途径。
20、基于遗传编程的兴趣点检测器进化合成
u5v6w7的博客
10-27 18
本文探讨了基于遗传编程的兴趣点检测器进化合成方法，系统回顾了兴趣点检测的经典算子与基本流程，并提出了以重复性率、点分布和信息内容为核心的性能评估体系。通过引入Hölder正则性描述符来量化局部图像特征的信息含量，结合遗传编程自动搜索最优兴趣点算子，实现对传统手工设计检测器的优化与超越。文章详细阐述了算法原理、性能度量计算步骤及GP进化流程，展示了该方法在计算机视觉特征提取中的潜力与应用价值。
19、基于遗传编程的兴趣点检测器进化合成
open4的博客
10-27 18
本文探讨了基于遗传编程（GP）的兴趣点检测器的进化合成方法，系统介绍了兴趣点检测的相关工作、常见算子及其检测流程。文章详细阐述了评估检测器性能的四大标准：重复率、点分散度、信息内容和Hölder描述符，并构建了基于GP的算子进化框架，包括编码方案、评估函数、操作集合、变异机制与生存策略。此外，还分析了三种GP基方法的特点与应用场景，展示了GP在自动合成高效兴趣点算子方面的潜力，为计算机视觉中的特征检测提供了新颖且可扩展的解决方案。
23、基于遗传编程的兴趣点检测器进化合成实验
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10-30 21
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基于遗传编程的特征描述符算子进化合成
### 基于遗传编程的特征描述符算子进化合成 在目标识别任务中，特征描述符起着至关重要的作用。本文将介绍一种基于遗传编程的特征描述符算子进化合成方法，通过实验验证其有效性，并探讨其在实际应用中的表现。 ##...
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