【正文】 究所的每年度經(jīng)濟學(xué)研討會。人工生命優(yōu)化技術(shù)通過一些簡單的規(guī)則可以產(chǎn)生復(fù)雜的行為模式，這一特點可以廣泛地應(yīng)用于各種復(fù)雜系統(tǒng)的仿真，如電力輸送網(wǎng)、偏微分方程的 CA 實現(xiàn)、高速公路的 CA模型等等。 （ 7）圖像處理 [29,30, 31,32,33]。復(fù)旦大學(xué)的 He和 Chen等將人工生命應(yīng)用到圖像分割領(lǐng)域取得較好的效果，雖然目前使用人工生命進行圖像分割的研究還比較少，但是上面這些相關(guān)研究成果表明將人工生命引入到圖像分割中能夠獲得有意義的成功。如 Boids算法，表明一個顯然簡單，低層次和分散的系統(tǒng)可以產(chǎn)生復(fù)雜，合作的高層次行為。人工生命技術(shù)提供了一套非常自然合適的機制的集合來處理認(rèn)知學(xué)的一些方面，它們還沒有被其他方法成功地處理。近幾年來，研究人員開始探索把人工生命應(yīng)用于圖像處理的途徑，提供了多方面的機遇和挑戰(zhàn)。因此， 細 胞自動機是一類模型的總稱，或者說是一個方法框架。 ? 在當(dāng)前時刻，如果一個 細胞 狀態(tài)為 “生” ，且八個相鄰 細胞 中有兩個或三個的狀態(tài)為 “生” ，則在下 時刻該 細胞 繼續(xù)保持為，否則 “死” 去 。生命游戲模型已在多方面得到應(yīng)用。智能體能夠根據(jù)行為規(guī)則集來自主選擇它們的行為。我們認(rèn)為每個像素格 都 有特征集合 K（ x , y） 。 同種族的判定規(guī)則 1( ) 2N i li liiA B T????? …………… …………… () liA 為智能體 A的生命特征 i的值， liB 為智能體 B的生命特征 i的值， N 為生命體特征的個數(shù)， i? 為特征值在判斷同種族的過程中所占的比重， 2T 。智能體的生命特征具有可遺傳性，可以從父代傳給子代。每個像素格可以容納一個智能體。正由于它能夠模擬生命活動中的生存、滅絕、競爭等等復(fù)雜現(xiàn)象，因而得名 “生命游戲” 。如果一個 細胞 狀態(tài)為 “死” 。 馮 第 26 頁 共 78 頁 第三章 基于細胞自動機的人工生命的模型 細胞自動機簡介 細 胞自動機 [37， 38](Cellular Automata，簡稱 CA，也有人譯為 元 胞自動機、點格自動機、分子自動機或單元自動機 )是由人工科學(xué)的先驅(qū) 馮 本章小結(jié) 圖像分割一直以來都是一個難題。實現(xiàn)類似于 MacGills的 Agents，它們朝一幅圖像里感興趣的點聚集，如邊緣 ,頂點甚至更復(fù)雜的如一張車牌里的字母或者一張臉里面的眼睛等更高級的特征。 大量的圖像處理是采用傳統(tǒng)的人工智能或者信號處理的方法，使用表示和推理系統(tǒng)，明確的統(tǒng)計建模和前面提到的針對每個像素的強力方法。例如， 1987年 Reynolds提出了一種名為 boids的、具有生命行 第 24 頁 共 78 頁 為特征的人工生命群體。Lybrand 公司和 Soletron 公司也開始使用人工生命優(yōu)化技術(shù)來優(yōu)化它們的商務(wù)活動 ?；谥悄荏w的人工生命模型應(yīng)用于交通流管理，它應(yīng)用多智能體方式，每個智能體代表 一個交通系統(tǒng)的用戶。在開發(fā)太空的計劃中，美國國家航空和宇宙航行局應(yīng)用具有生命特征的思想于工程設(shè)計上甚至走得更遠：研究制造具有自復(fù)制能力的星際采礦機器人。還有許多游戲包括“ SimCity”也使用人工生命作為它們的仿真開發(fā)技術(shù)。傳統(tǒng)的自律機器人采用的是把問題分割成幾個功能單元的層次化設(shè)計方法，從而使機器人缺乏魯棒性，對環(huán)境的變化反應(yīng)遲緩，實際上沒有真正的智能，只能完成簡單的任務(wù)。每條魚都是一個模擬的物理世界中的自主智能體，其算法不僅仿效了單個動物的外貌、運動和行為，而且還模仿了許多水下生物系統(tǒng)復(fù)雜的群體行為。 Epstein J M 和 Axtell R 在計算機上創(chuàng)立了一個數(shù)字社會 —— Sugarscap。利用計算機進程來研究生命過程中的各種現(xiàn)象、規(guī)律以及復(fù)雜系統(tǒng)的突現(xiàn)行為，就形成了數(shù)字生命，其代表是 Ray T 的數(shù)字生命世界 Tierra。自從人工生命作為一門科學(xué)創(chuàng)立以來，其研究領(lǐng)域不斷拓展，不斷地豐富和發(fā)展，其主要研究領(lǐng)域包括以下方面： （ 1）細胞自動機 [26]。在底層定義許多小 第 20 頁 共 78 頁 的單元和幾條關(guān)系到它們內(nèi)部的、完全是局部的 相互作用的簡單規(guī)則，從這種相互作用中產(chǎn)生出連貫的“全體”行為，而這種行為不是根據(jù)特殊規(guī)則預(yù)先編好的。 Allen 和 Start 的 定義認(rèn)為突現(xiàn)屬性是無法從早期行為中推導(dǎo)出來的屬性。 人工生命的研究思想 隨著人工生命科學(xué)的發(fā)展，人工生命研究的主要思想不斷得到了豐富和發(fā)展。 目前，國際上許多著名大學(xué)和科研院所都在進行人工生命的研究，例如美國的圣塔非研究所、麻省理工大學(xué)、加州理工大學(xué)，意大利的認(rèn)知科學(xué)和技術(shù)研究所，以及日本的 ATR 等。諾伊曼的這項工作表明：一旦我們把自我繁衍看作是生命獨特的特征，機器也能做到這一點 [23]。諾伊曼也是人工科學(xué)的先驅(qū)。諾依曼。 人工生命的產(chǎn)生，發(fā)展和現(xiàn)狀 人工生命 (Artificial life，簡稱 Alife)?是在 20 世紀(jì) 80 年代后期興起的一門新興學(xué)科 。它也是最簡單的一種邊緣檢測算子。下面介紹幾種經(jīng)典的邊緣檢測算子。 圖 25 分列合并法演示圖 分裂合并法的關(guān)鍵是分裂合并準(zhǔn)則的設(shè)計。區(qū)域生長法的優(yōu)點是計算簡單，對于較均勻的連通目標(biāo)有較好的分割效果。一致性準(zhǔn)則可以是基于灰度，色彩，紋理等的標(biāo)準(zhǔn)。其中準(zhǔn)則定義為兩類的類間方差： 2 2 2 20 0 1 1 0 1 0 1( ) ( ) ( ) ( )t? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?? ? ? ? ? ?????????? () 使 2()t? 取最大值的 t，就是分割目標(biāo)和背景的最佳閾值 T。 灰 度直方圖峰谷法 [7]。圖像分割的數(shù)學(xué)描述如下： 令集合 R 代表整個圖像區(qū)域，對 R 的圖像分割可以看作是將 R 分成 n個滿足如下規(guī)則的非空子集： R1， R2， …..R n： （ 1）1Nii RR? ????????????????????? () （ 2）對于所有的 i 和 j ， ij? , ijRR?? （ 3）對于 1 , 2 , , ( )ii n P R TR U E??有 （ 4） , ( )iji j P R R F A L S E??對于 有 （ 5） 1 , 2 , , , ii n R?對于 是連通的區(qū)域 P(Ri)=TRUE 指出在分割結(jié)果中，每個區(qū)域的像素有著相同的特性。主要介紹了作者研究的應(yīng)用于單一靜態(tài)圖像上的人工生命模型，系統(tǒng)地介紹了模型的各個模塊及 第 8 頁 共 78 頁 算法，并通過實驗對人工生命模型分割出的圖像做了定量定性的評價，也與其它的 傳統(tǒng)的方法作了一個比較，論證了基于細胞自動機的人工生命模型在靜態(tài)圖像上的良好的性能，分析了該模型的優(yōu)點及缺陷。 在已有的用于圖像處理的人工生命模型中，大多是以像素點作為生命個體，也有人提出了帶有形狀的生命個體但是關(guān)注的一般都是 單一粒度的 個體與個體之間的交互。這兩種模型都是具有自主計算特點的多代理系統(tǒng)，每個生命個體具有簡單的生存規(guī)則，在作為生存環(huán)境的圖像序列上不斷進行擴張，一段時間后整個生命群落將會自動得到需要 第 7 頁 共 78 頁 提取的目標(biāo)物。 人工生命是二十世紀(jì)八十年代末興起的一門交叉學(xué)科，是計算機科學(xué)新的發(fā)展方向之一，其研究內(nèi)容包括：物種進化、遺傳算法、自組織、自適應(yīng)、智能體、生命現(xiàn)象模擬、生物與社會、基因工程、人工化學(xué)、生命動力學(xué)、人工生命哲學(xué)、人工生命方法論、算法、人工智能等有關(guān)研究課題。它是由圖像處理到圖像分析的關(guān)鍵步驟；是一種基本的計算機視覺技術(shù)。智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)。除了文中特別加以標(biāo)注引用的內(nèi)容外，本論文不包含任何其他個人或集體已經(jīng)發(fā)表或撰寫的成果作品。該模型具有自底向上的，非全局受控等特點。 人工生命是一個新興起的多學(xué)科交叉的研究領(lǐng)域，已經(jīng)在解決現(xiàn)實世界中的許多復(fù)雜問題上顯示了潛在的應(yīng)用前景。到目前雖然已經(jīng)有了許多各種類型的分割算法，但是這些方法普遍存在問題和缺陷，影響了性能和應(yīng)用，因此需要繼續(xù)探索新的途徑，對圖像分割繼續(xù)深入下去。每個智能體在規(guī)則的作用下自主選擇自身的行為。 作者簽名： 日 期： 學(xué)位論文原創(chuàng)性聲明 本人鄭重聲明：所呈交 的論文是本人在導(dǎo)師的指導(dǎo)下獨立進行研究所取得的研究成果。數(shù)字視頻監(jiān)控系統(tǒng) 。 圖像分割指將圖像分成各具特性的區(qū)域并提取出感興趣目標(biāo)的技術(shù)和過程。因此，對圖像分割需要探索新的途徑，考慮引入 新的理論，提出新的方法，進行進一步的深入研究。 本人經(jīng)過 閱讀大量相關(guān)資料、實際編程實現(xiàn)等過程，實現(xiàn)了兩個人工生命模型：基于細胞自動機的人工生命模型和多粒度的人工生命模型。 以往的人工生命模型多是將單一的圖像作為生存環(huán)境，該模型的生存環(huán)境 則 為視頻圖像序列。 第三章是作者的基于細胞自動機的人工生命模型介紹部分。對于灰度圖像來說，區(qū)域內(nèi)部的像素一般具有灰度相似性，而在區(qū)域邊界上一般具有 灰度不連續(xù)性。 常用的選取閾值的方法有灰度直方圖峰谷法、最大類間方差法（ Otsu 法）等等。兩類的平均灰度為0 0 00t itiiP ?? ??????和11 1 101L ititiP ??? ?????????? ，其中 10Lii iP?????，0ttii iP? ???。 n 當(dāng)? nF(i,j) D 時 。一致性是分區(qū)的最大的特征，也是分割的準(zhǔn)則。 生長準(zhǔn)則往往和具體問題有關(guān)，直接影響最后形成的區(qū)域，如果選取不當(dāng)，就會造成過分割和欠分割的現(xiàn)象。 3）如果進一步的分裂和合并都不可能時則停止。在實際中各種微分算子常用小區(qū)域模板來表示，微分運算是利用模板與圖像卷積來實現(xiàn)。 0 1 01 4 10 1 0???????1111 8 1111??????? 圖 28 拉普拉斯算子卷積模板 Roberts 算子是數(shù)字圖像處理中最古老的邊緣檢測算子之一。雖然這些方法在原有的經(jīng)典方法上都有一定性能上的提升，但是也并沒有克服那些方法本質(zhì)上的缺陷。馮 馮馮 人工生命的研究現(xiàn)狀 自人工生命概念首次提出以來，它受到了人們越來越多的關(guān)注，并吸引了包含系統(tǒng)科學(xué)、控制科學(xué)、計算機科學(xué)、人工智能、生物科學(xué)、機器人科學(xué)、經(jīng)濟學(xué)、哲學(xué)和人類學(xué)等眾多領(lǐng)域的專家投入研究，其中美國、日本和歐洲的研究最為活躍。目前國內(nèi)清華大學(xué)、復(fù)旦大學(xué)、北京科技大學(xué)、中科院自動化所和浙江大學(xué)等單位也都在進行這方面的研究工作。 對于不同的科學(xué)領(lǐng)域，甚至不同的研究者來說，突現(xiàn)的定義都可能不同。人工生命的合成的實現(xiàn)，最好的方法是通過以計算機為基礎(chǔ)的被稱為“自下而上編程”的信息處理原則來進行。人工生命的研究對象是具有自然生命特征和生命現(xiàn)象的人造系統(tǒng)，研究的重點是人造系統(tǒng)的模型生成方法、關(guān)鍵算法和實現(xiàn)技術(shù)。把計算機進程作為生命個體，將計算機提供的資源作為生命個體的生存環(huán)境，它們從環(huán)境中汲取信息，修改所在的環(huán)境，從而在時間和空間中進行繁殖。其中，行為者的遺傳特性在其生命期間是固定的。比如著名的“曉媛的魚 [28]”，它是一個模仿超級魚進化的人工生命模型，展現(xiàn)了一個現(xiàn)實的人工魚居住的虛擬海洋世界。進化機器人提供了類似于生命系統(tǒng)的完全不同的途徑，它有很多性質(zhì)與生命相關(guān)，如復(fù)雜性、機體集成和受刺激可移動。人工生命已經(jīng)被認(rèn)為是研究群居動物行為的有力的模擬技術(shù)工具，比如著名的電影“獅子王”和“蝙蝠俠”在模仿動物行為上都花了數(shù)百萬美金。 Brook 的研究工作得到了美國航天局的關(guān)注。 （ 4）交通流管理模型。一些著名的公司，比如 Boeing 公司、 Coopersamp。過去的十多年，研究人員探索把人工生命應(yīng)用到計算機圖形學(xué) [34]和圖像分析中，開拓了研究思路，帶來發(fā)現(xiàn)更新穎、更有效的理論和方法的可能性。人工生命用于圖像分割將 有很好的應(yīng)用潛力和前景，需要進一步深入研究下去。它可以被用來給空間定位數(shù)據(jù)導(dǎo)航，為高效搜索提供一個有效的策略。人工生命系統(tǒng)是一個自組織的復(fù)雜系統(tǒng) ,它由大量相似的成分或 Agent構(gòu)成 ， 系統(tǒng) 里大量低層次的 Agent的眾多交互作用唯一地導(dǎo)致系統(tǒng)全局層次的模式突現(xiàn)出來 。盡管由于視頻監(jiān)控圖像本身的復(fù)雜性，為圖像分割增添了困難，但隨著基于人工生命的方法的進一步發(fā)展和完善，必將在視頻監(jiān)控圖像的目標(biāo)物分割方面取得更大的突破。其特點是時間、空間、狀態(tài)都離散，每個變量只取有限多個狀態(tài)，且其狀態(tài)改變的規(guī)則在時間和空間 上都是局部的。 ? 在當(dāng)前時刻。他的演化規(guī)則近似地 第 27 頁 共 78 頁 描述了生物群體的生存繁殖規(guī)律 ： 在生命密度過小 (相鄰元胞數(shù) 2)時，由于孤單、缺乏配種繁殖機會、缺乏互助也會出現(xiàn)生命危機， 細胞 狀態(tài)值由 1 變?yōu)?0； 在生命密度過大 (相鄰 細胞 數(shù) 3)時，由于環(huán)境惡化、資源短缺以及相互競爭而出現(xiàn)生存危機， 細胞 狀態(tài)值由 1 變?yōu)?0； 只有處于個體適中 (相鄰元胞數(shù)為 2或 3)位置的生物才能生存 (保持 細胞 的狀態(tài)值為 1)和繁衍后代 (細胞 狀態(tài)值由 0變?yōu)?1)。我們也向傳統(tǒng)方式那樣將圖像看作方格狀，每個象素為一個格子，并將圖像看作智能體的生存環(huán)境。智能體的生命特征集合為 L（可以是灰度值，RGB 值，紋理值的集合或是單一的某一個