[发明专利]一种用于图像识别的自适应算法

摘要

本发明一种用于图像识别的自适应算法属于智能图像识别领域。包括以下步骤：步骤一：采集图像；步骤二：对采集的图像进行预处理；步骤三：将所述步骤二所述进行预处理的图像，再次进行处理，使处理后的图像大小相同等步骤；在本发明一种用于图像识别的自适应算法作用下，本算法利用主成分分析对图像进行数据分析，寻找最优特征，将多余有瑕疵特征去除；然后利用算法生成初始种群，算法使种群均匀分布在求解区域，为提升整体搜寻速度，采用对遗传算法进行改进；依据适应度值自适应变化的交叉与变异概率确保种群多样性，提升寻优效率和识别率；最后进行人工分析和大数据分析对比计算，进行图像目标分类。

主权项

1.一种用于图像识别的自适应算法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一：采集图像；步骤二：对采集的图像进行预处理；步骤三：将所述步骤二所述进行预处理的图像，再次进行处理，使处理后的图像大小相同；步骤四：将所述步骤三所述大小相同图像，进行边沿锐化处理，利用二进制转换操作，将边沿化处理图像，转换成可数字化处理分析的图像；步骤五：将所述步骤四所述的处理过后图像，利用二阶中心矩构造8个不变矩公式，同时计算图像的不变矩；步骤六：将所述步骤五所述的处理过后图像，进行主成分分析，组成新的特征空间；步骤七：采用神经网络算法和遗传算法结合，生成初始种群；步骤八：根据遗传算法计算公式对个体适应度值进行计算；步骤九：将所述步骤八中，计算出的优秀个体进行保留操作；步骤十：根据所述步骤七算法计算方法，判断停止输出数据；步骤十一：根据所述步骤十输出数据，选择图像中最优特征数据，组成新的数据特征空间；步骤十二：对所述步骤十一得到的数据，进行人工分析和大数据分析对比计算，进行图像目标分类。