Soccer Field Image Segmentation using a CLPSO-based Fuzzy Approach
محل انتشار: دهمین کنفرانس دانشجویی مهندسی برق ایران
سال انتشار: 1386
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 1,020
فایل این مقاله در 6 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
ISCEE10_187
تاریخ نمایه سازی: 7 آذر 1390
چکیده مقاله:
A new method for color image segmentation using fuzzy logic is proposed in this paper. Our aim here is to automatically produce a fuzzy system for color classification and image segmentation with least number of rules and minimum error rate. We use comprehensive learning particle swarm optimization (CLPSO) technique to find optimal fuzzy rules and membership functions. Particle swarm optimization is a sub class of evolutionary algorithms that has been inspired from social behavior of fishes, bees, birds, etc, that live together in colonies. Here each particle of the swarm codes a set of fuzzy rules. During evolution, a population member tries to maximize a fitness criterion which is here high classification rate and small number of rules. Finally, particle with the highest fitness value is selected as the best set of fuzzy rules for image segmentation. Our results, using this method for soccer field image segmentation in Robocop contests shows 89% performance. Less computational load is needed when using this method compared with other methods like ANFIS, because it generates a smaller number of fuzzy rules. Large train dataset and its variety, makes the proposed method invariant to illumination noise.
نویسندگان
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :