使用得出的参量进行图象分类

摘要

渐近算法得出用于图象分类系统的替换的结构和参量。在优选实施例中,采用一个学习系统,以及在学习系统的训练时间间隔期间,得出学习系统的结构,以便创建很适合于特定的分类问题组的学习系统。同样地,通过渐近算法(包括实施图象特征化,进行学习和分类的算法)得出图象分类系统的其它参量。初始的参量组和结构组被使用来创建一组尝试分类系统。多个预先分类的估值图象然后被加到每个系统,以及用于每个测试事例的每个系统的结果的分类与每个测试事例的正确的分类进行比较。根据较好的执行分类系统的参量和结构得出以后的尝试的分类系统。最好地执行的分类系统然后被选择为生产分类系统,用于分类新的图象。