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文檔簡介
1、重要點檢測是圖像處理與理解的基礎,比如二維圖像的全景拼接、三維圖像的三維建模、圖像標定、運動檢測、目標識別以及機器人導航等等。通過對圖像中稀疏的重要點進行分析,能夠在很大程度上提升高層算法的準確度以及效率。特別是對于實時性要求比較高的算法,準確地檢測并提取重要點顯得尤為重要。
在機器學習中,遺傳編程屬于進化計算的一種。在不需要用戶知道解決問題的具體形式以及結(jié)構(gòu)的情況下,遺傳編程也能自動地生成解決問題的方法。同時,遺傳編程也被證
2、明是能夠產(chǎn)生計算機視覺處理算法的一個非常有用的方法,因為其能夠直接生成圖像處理的算子。
本文首先對傳統(tǒng)的重要點檢測算法加以討論和分析,總結(jié)了其基本的算法思想。在此基礎上,結(jié)合機器學習的優(yōu)勢,把遺傳編程應用于圖像重要點的提取中。根據(jù)實際應用的要求,首先解決了遺傳編程在重要點檢測中的染色體編碼問題,并確定了合適的適應度函數(shù)以便對重要點檢測個體程序進行適當?shù)脑u估,從而能夠讓進化算法對種群中的個體進行更好的選擇。隨后對遺傳編程實際問題
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