【摘 要】
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图象解释是计算机视觉的重要组成部分 ,它涉及图象处理、分类器设计和逻辑推理等许多领域 .针对目前图象解释系统要面对的严重噪声、模糊性和不确定性问题 ,重点研究了一种基于基因搜索的双向推理技术 ,该算法分为如下两步 :首先通过基于分割区域统计 /几何特征的模式分类器来得到初始的分类模糊隶属度 ,并根据经验(或统计 )得到的先验空间位置关系模糊规则来构造一种有效表达图象解释信息的模糊图 ;然后通过基因
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图象解释是计算机视觉的重要组成部分 ,它涉及图象处理、分类器设计和逻辑推理等许多领域 .针对目前图象解释系统要面对的严重噪声、模糊性和不确定性问题 ,重点研究了一种基于基因搜索的双向推理技术 ,该算法分为如下两步 :首先通过基于分割区域统计 /几何特征的模式分类器来得到初始的分类模糊隶属度 ,并根据经验(或统计 )得到的先验空间位置关系模糊规则来构造一种有效表达图象解释信息的模糊图 ;然后通过基因搜索算法融合上面的两类信息来得到图象的最佳解释 .实验结果表明 ,该方法对具有单一对象或多个对象的区域均
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