| 一种基于蚁群优化的图像分类算法 |
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| 引用本文： | 屠莉,杨立志.一种基于蚁群优化的图像分类算法[J].计算机应用与软件,2015(4). |
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| 作者姓名： | 屠莉 杨立志 |
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| 作者单位： | 1. 江苏省信息融合软件工程技术研发中心 江苏 江阴214405
2. 江阴职业技术学院计算机科学系 江苏 江阴214405 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金项目(61379064)；江苏省自然科学基金项目(BK2012128，BK2012672，BK2013452)；江苏省“青蓝工程”资助。 |
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| 摘 要： | 现有图像降维方法中特征信息被过多压缩,从而影响图像分类效果。提出IC-ACO算法,利用蚁群算法来解决图像分类问题。算法充分提取并保留图像的各种形态特征。利用蚁群优化算法在特征集中自动挖掘有效特征和特征值,构建各类分类规则,从而实现图像的分类识别。在真实的车标图像数据集上的实验结果表明,IC-ACO算法比其他类似算法具有更高的分类识别率。
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| 关 键 词： | 蚁群算法 图像分类 特征选择 分类规则 车标图像 |
AN IMAGE CLASSIFICATION ALGORITHM BASED ON ANT COLONY OPTIMISATION |
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| Tu Li Yang,Lizhi.AN IMAGE CLASSIFICATION ALGORITHM BASED ON ANT COLONY OPTIMISATION[J].Computer Applications and Software,2015(4). |
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| Authors: | Tu Li Yang Lizhi |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | Ant colony optimisation Image classification Feature selection Classification rule Vehicle-logo image |
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