Метод автоматизированного конструирования процедур анализа изображений с использованием генетических алгоритмов

Содержание
Введение
1. Анализ основных подходов к построению процедур анализа изображений.
1.1. Неформальная постановка задачи конструирования процедур идентификации и обнаружения объектов на изображениях
1.2. Подходы, основанные на использовании библиотек функций.
1.3. Алгоритмы вычисления оценок.
1.4. Методы автоматизированного конструирования отдельных элементов алгоритма распознавания.
1.5. Использование баз знаний
1.6. Генетическое программирование.
1.7. Выводы
2. Метод автоматизированного конструирования субоптимальных процедур идентификации и обнаружения объектов на изображениях
2.1. Исходные данные.
2.2. Построение субоптимальной процедуры идентификации объектов одного класса
2.3. Обоснование применения ГА для поиска оптимальных решений
2.4. Построение субоптимальной процедуры обнаружения объектов одного класса
2.5. Построение субоптимальных процедур идентификации и обнаружения объектов нескольких классов.
2.6. Повышение устойчивости конструируемых процедур
2.7. Инвариантность решающих процедур к сдвигу, повороту и масштабированию объекта на изображении
2.8. Выводы
3. Модель генетического алгоритма для поиска субоптимальной процедуры распознавания объекта на цифровом изображении.
3.1. Модель генетического алгоритма для поиска субоптимальных процедур идентификации и обнаружения объектов одного класса
3.2. Функционал оценки качества процедур идентификации и обнаружения объектов одного класса
3.3. Модель генетического алгоритма для поиска субоптимальных процедур
идентификации и обнаружения объектов нескольких классов
3.4. Выводы
4. Система автоматизированного конструирования субоптимальных процедур анализа изображений
4.1. Структура системы автоматизированного конструирования субоптимальных процедур анализа изображений
4.2. Базовые алгоритмы.
4.3. Алгоритм выполнения решающей процедуры
4.4. Алгоритм оценки качества хромосомы.
4.5. Алгоритм формирования очередной популяции
4.6. Алгоритм регенерации популяции.
4.7. Экспериментальная проверка работоспособности метода автоматизированного конструирования субоптимальных процедур распознавания объектов на изображениях
4.8. Выводы.
Заключение
Список литературы