基于群体智能算法的排球高鲁棒性目标识别研究

摘要：

基于小波变换和人工神经网络的目标识别是图像处理的一个重要研究方向.但是,此类方法采用的梯度下降规则容易产生局部极小值.为了解决该问题,提出了一种基于群体智能算法的高鲁棒性目标识别算法,可有效应用于各种图像识别任务,如排球目标识别等.首先对图像进行预处理并变换成HSV空间进行背景分割,并通过小波不变矩对图像进行特征提取.然后采用新兴的群智能算法-狼群算法,对基于小波神经网络的目标图像识别进行优化,以便提升全局收敛性和鲁棒性.仿真实验结果显示:相比原有的方法,提出优化方法具有更高的识别精度和稳定性.

关键词：图像处理、模式识别、目标识别、小波神经网络、群智能算法、鲁棒性

所属期刊栏目：47

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家社会科学基金项目13BTY05

在线出版日期：2019-09-23（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：71-77