Abstrakt. Funktioner representerar egenskaperna hos objekt och välja eller syntetisera effektiva sammansatta funktioner är de viktigaste faktorerna för att utföra objektigenkänning. I detta dokument föreslår vi en gemensam strategi för genetisk programmering (CGP) för att lära sig sammansatta funktioner för objektigenkänning. Motiveringen för att använda CGP är att övervinna begränsningarna hos mänskliga experter som endast betraktar ett litet antal konventionella kombinationer av primitiva egenskaper under syntesen. Å andra sidan kan CGP prova ett mycket stort antal okonventionella kombinationer och dessa okonventionella kombinationer kan ge exceptionellt goda resultat i vissa fall. Våra experimentella resultat med verkliga syntetiska bländarradarbilder (SAR) visar att CGP kan lära sig bra kompositfunktioner. Vi visar resultat för att skilja föremål från skräp och för att skilja föremål som tillhör flera klasser.
Lin och Bhanu REF använde en koevolutionär metod för att bygga sammansatta funktioner från primitiva funktioner.
Learning features for object recognition
{'venue': 'In Genetic and Evolutionary Computation (GECCO-03', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}