基于人工免疫aiNet模型的车牌定位技术

针对传统遗传算法用于车牌定位易于陷入局部最优解的问题,将人工免疫aiNet模型引入到了车牌定位的过程中.首先采用最大类间方差法(OTSU)将采集到的车牌彩色图像转换为灰度图像,然后采用一维滤波器组对灰度图像进行滤波,最后应用人工免疫aiNet模型进行了车牌定位.实验结果表明,该方法适应性强,定位效果好.

基于人工免疫可更新簇聚类算法的研究

给出了一种基于人工免疫的可更新簇聚类算法。该算法在aiNet聚类算法的基础上,引入记忆抗体"年龄"的概念。模型学习过程中在抗体不断地与抗原接触时,超过"年龄"阈值的记忆抗体转化为一般抗体,以此达到聚类簇的更新。实验表明该算法是可行、有效的。