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基于细菌觅食算法的图像处理

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基于细菌觅食算法的图像处理
论文目录
 
摘要第4-6页
ABSTRACT第6-11页
第一章 绪论第11-20页
  1.1 研究背景及意义第11-12页
  1.2 仿生优化算法第12页
  1.3 国内外研究现状第12-17页
  1.4 仿生算法在图像处理中的应用第17-18页
  1.5 本文的组织结构及创新点第18-20页
第二章 细菌觅食优化算法第20-27页
  2.1 引言第20页
  2.2 传统细菌觅食算法概述第20-23页
    2.2.1 趋化算子第21-22页
    2.2.2 繁殖算子第22页
    2.2.3 迁徙算子第22-23页
  2.3 BFO算法基本步骤与流程图第23-24页
  2.4 BFO算法参数选取第24-26页
  2.5 本章小结第26-27页
第三章 基于改进细菌觅食算法的图像分割第27-37页
  3.1 引言第27页
  3.2 图像分割的概述第27-28页
    3.2.1 图像分割的概念第28页
    3.2.2 常用的分割方法第28页
  3.3 改进的细菌觅食优化算法第28-30页
  3.4 基于IBFO算法的图像分割第30-31页
    3.4.1 基于IBFO算法图像分割的主要思想第30页
    3.4.2 图像特征提取第30页
    3.4.3 基于IBFO算法的图像分割的具体步骤第30-31页
  3.5 实验结果和分析第31-36页
    3.5.1 各种算法的参数设置第31页
    3.5.2 全局搜寻评价第31-33页
    3.5.3 图像分割的性能分析第33-36页
  3.6 本章小结第36-37页
第四章 基于改进细菌觅食算法的图像分类第37-49页
  4.1 引言第37页
  4.2 图像分类概述第37-38页
    4.2.1 图像分类的概念第37-38页
    4.2.2 常用的图像分类方法第38页
  4.3 改进的细菌觅食算法第38-40页
    4.3.1 细菌觅食算法趋化行为的改进思想第38-39页
    4.3.2 细菌觅食算法迁徙行为的改进思想第39页
    4.3.3 SIBFO算法的基本流程第39-40页
  4.4 基于SIBFO算法的目标图像分类第40-42页
    4.4.1 目标图像的特征提取第41页
    4.4.2 目标图像分类的主要思想第41页
    4.4.3 基于SIBFO算法目标图像分类的具体实现步骤第41-42页
  4.5 实验结果和分析第42-47页
    4.5.1 改进细菌觅食算法的参数设置第42页
    4.5.2 基于SIBFO的目标图像分类结果第42-43页
    4.5.3 改进细菌觅食算法的性能分析第43-47页
  4.6 本章小结第47-49页
第五章 基于改进细菌觅食算法的人脸识别第49-64页
  5.1 引言第49-50页
  5.2 人脸识别概述第50页
  5.3 支持向量机第50-54页
    5.3.1 支持向量机基本原理第51-52页
    5.3.2 各种参数对SVM性能的影响第52页
    5.3.3 SVM参数优化方法第52页
    5.3.4 基于SIBFO的SVM参数优化第52-54页
  5.4 人脸图像的特征提取第54-56页
    5.4.1 LBP局部特征提取第54-55页
    5.4.2 LBP的改进第55-56页
  5.5 基于SIBFO参数优化的SVM人脸识别第56-57页
  5.6 实验结果与分析第57-63页
    5.6.1 设置参数第57-58页
    5.6.2 全局搜索能力对比第58-59页
    5.6.3 预测精度与误差分析第59-62页
    5.6.4 实验结果分析第62-63页
  5.7 本章小结第63-64页
第六章 总结与展望第64-67页
  6.1 论文总结第64-65页
  6.2 对未来研究工作的展望第65-67页
参考文献第67-75页
攻读硕士学位期间学术成果及奖励第75-76页
致谢第76页

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