论文研究 模拟退火粒子群优化双目立体测量方法.pdf

传统基于互信息的特征选择方法较少考虑特征之间的关联，并且随着特征数的增加，算法复杂度过大，基于此提出了一种新的基于互信息的特征子集评价函数。该方法充分考虑了特征间如何进行协作，选择了较优的特征子集，改善了分类准确度并且计算负荷有限。实验结果表明，该方法与传统的MIFS方法相比较，分类准确度提高了3%～5%，误差减少率也有25%～30%的改善。