基于現(xiàn)代優(yōu)化算法的曲線識別方法.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、曲線檢測是圖像匹配與識別，圖像理解與分析，計算機視覺等領(lǐng)域的一項基礎任務，在工業(yè)、人體運動學、生物醫(yī)學等領(lǐng)域中具有廣泛的應用。常用的曲線檢測方法有Hough變換、隨機Hough變換、利用弧段組合的方法和基于聚類分析的方法等。
　　本文利用聚類算法針對多個圓周(或圓弧)曲線檢測問題進行研究和分析。首先針對基于傳統(tǒng)遺傳算法與模糊球殼聚類算法相結(jié)合的GA-FCSS算法計算量大、收斂速度慢的缺點進行了分析，并對其GA步驟中初始種群選取方法

2、進行了改進。提出一種新的利用“三點確定一個圓”的方法來選取初始種群。實驗表明：對同心圓數(shù)據(jù)集的聚類問題上，改進的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結(jié)果。
　　由于FCSS是基于FCM的曲線識別方法，它繼承了FCM對初始值和噪聲點敏感、最終得到的隸屬度不能很好地反映數(shù)據(jù)在所屬類別中的典型度等缺點。為此，本文分析了一種將FCM和PCM相結(jié)合的聚類算法(FCM-PCM)，并將代數(shù)距離引入到該算法中，提

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