基于双极偏好的滑动窗口参数优化方法

摘要：

滑动窗口是形状匹配中的常用检测方法,可以检测图像中不同尺度不同位置的多个物体.检测效果采用检测率和误检率来衡量.在传统的滑动窗口检测方法中,通常基于经验选取滑动步长和图像缩放规模这两个参数值,来获得较高的检验率和较低的误检率.然而这是典型的两目标优化问题,传统方法未考虑决策者对检验率与误检率的不同偏好.根据实际情况,考虑到决策者的正偏好(高检验率与低误检率)及负偏好(低检验率和高误检率),引入双极偏好控制策略,提出基于双极偏好的多目标粒子群算法(BPMOPSO)的滑动窗口参数优化方法.通过Leeds Cows图像数据集上图像的检测实验结果表明,与传统算法相比,该算法显著改善了滑动窗口检测中的检验率和误检率,且大大提高了运行效率.

关键词：滑动窗口、多目标算法、双极偏好、参数优化

所属期刊栏目：41

分类号：TP301.6(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金61379077,61070135;国家社会科学基金10GBL095;浙江省自然科学基金LY12F02032

在线出版日期：2014-04-16（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：297-301