Abstract-Image klassificering är en komplex men viktig uppgift särskilt inom områdena maskinseende och bildanalys såsom fjärranalys och ansiktsigenkänning. En av utmaningarna i bildklassificeringen är att hitta en optimal uppsättning funktioner för en viss uppgift eftersom valet av funktioner har direkt inverkan på klassificeringens prestanda. Men godheten i en funktion är i hög grad problemberoende och ofta krävs domänkunskap. För att ta itu med dessa frågor introducerar vi en Genetisk Programmering (GP) baserad bildklassificeringsmetod, Two-Tier GP, som direkt fungerar på råa pixlar snarare än funktioner. Den första nivån i en klassificerare är för att automatiskt definiera funktioner baserade på rå bildinmatning, medan den andra nivån fattar beslut. Jämfört med konventionella funktionsbaserade bildklassificeringsmetoder uppnådde Two-Tier GP bättre noggrannhet på en rad olika uppgifter. Genom att använda de funktioner som definieras av den första nivån av dessa två-Tier GP klassificeringar, konventionella klassificeringsmetoder fick högre noggrannhet än att klassificera på manuellt utformade funktioner. Analys på utvecklade Two-Tier bild klassificerare visar att det finns äkta funktioner fångas i programmen och mekanismen för att uppnå hög noggrannhet kan avslöjas. Two-Tier GP-metoden har tydliga fördelar i bildklassificeringen, såsom hög noggrannhet, god tolkningsförmåga och avlägsnande av explicit funktionsextraktionsprocess.
Detta beslut träder i kraft dagen efter det att det har offentliggjorts i Europeiska unionens officiella tidning. REF införde en två-tier genetisk programmering (GP) baserad bildklassificeringsmetod som fungerar på råa pixlar snarare än hög nivå funktioner, medan Kharrat et.
Extracting image features for classification by two-tier genetic programming
{'venue': '2012 IEEE Congress on Evolutionary Computation', 'journal': '2012 IEEE Congress on Evolutionary Computation', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}