快速主動(dòng)禁忌搜索及其在圖像分類中的應(yīng)用.pdf

1、在網(wǎng)絡(luò)資源呈現(xiàn)多樣化、智能化的發(fā)展趨勢(shì)的今天,圖像作為一種媒體資源形式。具有具體生動(dòng)、形象直觀等諸多優(yōu)點(diǎn)。在電子圖像隨著互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展而迅速增加的同時(shí),對(duì)我們提出了越來(lái)越高的圖像處理需求,圖像分類就是其中最基礎(chǔ)而重要的一種。20世紀(jì)70年代誕生了最原始的手工標(biāo)注的圖像分類方法,這種方法需要大量的人工。之后出現(xiàn)了大量傳統(tǒng)的圖像分類方法,其中包括基于圖像外部信息的圖像分類和基于圖像自身內(nèi)容的圖像分類?；趦?nèi)容的圖像分類相較之下更為直觀,許多學(xué)

2、者在此領(lǐng)域中提出了不同的分類方法,其中有著名的k-近鄰、決策樹(shù)以及支持向量機(jī)等,但這些方法都存在不足。
　　本文提出了一種新穎的有監(jiān)督學(xué)習(xí)的圖像分類框架:訓(xùn)練過(guò)程通過(guò)利用快速主動(dòng)禁忌搜索使幾何流形熵最小的方法把每個(gè)分類中所有最相近的圖片排列在一起,形成一個(gè)最優(yōu)環(huán)稱為分類環(huán);在歸類過(guò)程中,我們將待分類圖片插入各分類環(huán)的每個(gè)位置并計(jì)算對(duì)各分類環(huán)的影響,然后借用k-近鄰算法的思想為每個(gè)分類計(jì)算成績(jī),將待分類圖片歸為成績(jī)最高的分類。本文提