基于現(xiàn)代優(yōu)化算法的曲線識(shí)別方法.pdf

1、曲線檢測(cè)是圖像匹配與識(shí)別，圖像理解與分析，計(jì)算機(jī)視覺(jué)等領(lǐng)域的一項(xiàng)基礎(chǔ)任務(wù)，在工業(yè)、人體運(yùn)動(dòng)學(xué)、生物醫(yī)學(xué)等領(lǐng)域中具有廣泛的應(yīng)用。常用的曲線檢測(cè)方法有Hough變換、隨機(jī)Hough變換、利用弧段組合的方法和基于聚類(lèi)分析的方法等。
　　本文利用聚類(lèi)算法針對(duì)多個(gè)圓周(或圓弧)曲線檢測(cè)問(wèn)題進(jìn)行研究和分析。首先針對(duì)基于傳統(tǒng)遺傳算法與模糊球殼聚類(lèi)算法相結(jié)合的GA-FCSS算法計(jì)算量大、收斂速度慢的缺點(diǎn)進(jìn)行了分析，并對(duì)其GA步驟中初始種群選取方法

2、進(jìn)行了改進(jìn)。提出一種新的利用“三點(diǎn)確定一個(gè)圓”的方法來(lái)選取初始種群。實(shí)驗(yàn)表明：對(duì)同心圓數(shù)據(jù)集的聚類(lèi)問(wèn)題上，改進(jìn)的GA-FCSS算法比原GA-FCSS算法具有更快的收斂速度和更好的聚類(lèi)結(jié)果。
　　由于FCSS是基于FCM的曲線識(shí)別方法，它繼承了FCM對(duì)初始值和噪聲點(diǎn)敏感、最終得到的隸屬度不能很好地反映數(shù)據(jù)在所屬類(lèi)別中的典型度等缺點(diǎn)。為此，本文分析了一種將FCM和PCM相結(jié)合的聚類(lèi)算法(FCM-PCM)，并將代數(shù)距離引入到該算法中，提