基于群智能的丝纳米纤维材料质量评估
计算机视觉与模式识别
2013-03-14 v1
摘要
在本文中，我们提出了一种基于人工爬虫模型的纹理分析新方法。我们的方法假设每个智能体能够与环境及彼此进行交互。演化过程根据一组规则收敛至均衡状态。对于每幅纹理图像，特征向量由每一时刻活跃智能体曲线的签名构成。实验结果表明，将最小签名与最大签名结合为一个向量可提高分类率。此外，我们开创性地使用自主智能体来表征丝素蛋白支架。结果有力地表明，我们的方法可成功用于纹理分析。
引用
@article{arxiv.1303.3152,
title = {Material quality assessment of silk nanofibers based on swarm intelligence},
author = {Bruno Brandoli Machado and Wesley Nunes Gonçalves and Odemir Martinez Bruno},
journal= {arXiv preprint arXiv:1303.3152},
year = {2013}
}
备注
11 pages 6 figures