Изучение сущности генетического алгоритма, основных этапов его функционирования и применяемых при этом генетических операторов. Анализ исследований по определению возможностей использования генетических алгоритмов при распознавании изображений.
Аннотация к работе
Донецкий государственный институт искусственного интеллекта, УкраинаРассматривается также возможность использования генетических алгоритмов при распознавании изображений, в связи с чем приводятся примеры предыдущих исследований в этой области. Генетические алгоритмы (ГА) являются одним из самостоятельных разделов теории искусственного интеллекта - эволюционных вычислений, которые основаны на математическом моделировании процессов биологической эволюции. Популяция совершенствуется с помощью генетических операторов, отвечающих за изменчивость и фитнес-функции, которая моделирует естественный отбор. Две новые хромосомы формируются из А и В следующим образом: часть хромосомы А до точки кроссинговера соединяется с частью хромосомы В после точки кроссинговера и формирует первую хромосому-потомок, и, аналогично, часть хромосомы В до точки кроссинговера соединяется с частью хромосомы А после точки кроссинговера и формирует вторую хромосому-потомок. В рамках данной проблемы ГА может быть использован как при подготовке изображения к распознаванию, в частности при фильтрации, сегментации, разметке сцены, так и непосредственно для его распознавания.