Metaheuristica per la classificazione non supervisionata

In questo lavoro, abbiamo affrontato il problema della segmentazione delle immagini per mezzo della meta-euristica, che ha dimostrato di essere molto efficace nel fornire buone soluzioni approssimative a vari problemi di ottimizzazione. Il primo passo è stato quello di riformulare il problema della segmentazione in un problema di ottimizzazione mono-obiettivo, in una prima fase, e in uno multi-obiettivo, in una seconda fase. Il secondo passo consisteva nell'estrazione delle informazioni spettrali e testuali dell'immagine. L'estrazione delle informazioni testuali è stata fatta usando le matrici di co-occorrenza. Una riquantizzazione equiprobabile è stata eseguita in anticipo per ridurre il tempo di calcolo. Per l'informazione spettrale, abbiamo considerato la media e la varianza dei livelli di grigio dell'immagine.