[发明专利]一种基于遗传变异改进蚁群分类的姿态图像识别方法

摘要

本发明公开了一种基于遗传变异改进蚁群分类的姿态图像识别方法，其特征在于，包括以下步骤程序初始化，设置初始参数；信息素矩阵初始化；根据信息素矩阵，确定蚂蚁的行走路径，并在信息素矩阵上做好标识；根据路径标识求出每一类的聚类中心；计算各样本到其他对应的聚类中心的总体偏离误差；根据总体偏离误差的大小，找到此时的最佳路径；产生随机数，根据随机数的大小对最佳路径进行变异；计算新路径下各样本到其对应的聚类中心的总体偏离误差；对信息素矩阵进行更新。在最大迭代次数相同的情况下，本发明的算法大大减小了与其聚类中心的偏离误差，很好的解决了蚁群算法陷入局部最优解的问题。

主权项

一种基于遗传变异改进蚁群分类的姿态图像识别方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一：程序初始化，设置初始参数；步骤二：信息素矩阵初始化；步骤三：根据信息素矩阵，确定蚂蚁的行走路径，并在信息素矩阵上做好标识；步骤四：根据路径标识求出每一类的聚类中心；步骤五：计算各样本到其他对应的聚类中心的总体偏离误差；步骤六：根据总体偏离误差的大小，找到此时的最佳路径；步骤七：产生随机数，根据随机数的大小对最佳路径进行变异；步骤八：计算新路径下各样本到其对应的聚类中心的总体偏离误差；步骤九：比较总体偏离的变化，若此时的总体偏离误差减小，则新路径为最佳路径；步骤十：对信息素矩阵进行更新；步骤十一：在进行更新后，用新的信息素矩阵来进行路径的判断，不断进行迭代，直到达到最大次数t_max，或者偏离误差到达给定值。