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本发明提供了一种基于改进猫群算法的目标提取与分类的方法。传统的群体智能算法在图像目标提取和分类中复杂度过高,又容易陷入局部最优,产生“早熟”。例如,猫群算法是一种典型的群体智能算法,但是它在大数据的图像处理中,出现运行时间过长,精确性不高的缺点。为此,本发明针对猫群算法的不足,提出了一种改进的猫群算法,我们在算法的跟踪模式中增加了惯性权重系数和加速系数,提高了算法的运行速度,缩短了运行时间。并且将改进的猫群算法应用到目标对象的提取与分类,即：首先输入图像,对图像进行预处理,并将其阈值化为二值图像,提取感兴趣的目标图像,计算目标对象的四个特征,形成新的特征向量,最后运用改进猫群算法进行分类,该方法不仅可以提升运算速度,而且提高目标对象提取与分类的准确性。
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