An evolutionary algorithm evolves alternative architectures and parameters for an image classification system. In a preferred embodiment, a learning system is employed, and during the training period of the learning system, the architecture of the learning system is evolved so as to create a learning system that is well suited to the particular classification problem set. In like manner, other parameters of the image classification system are evolved by the evolutionary algorithm, including those that effect image characterization, learning, and classification. An initial set of parameters and architectures are used to create a set of trial classification systems. A number of pre-classified evaluation images are then applied to each system, and each system's resultant classifications for each test case is compared to the proper classification of each test case. Subsequent trial classification systems are evolved based upon the parameters and architecture of the better performing classification systems. The best performing classification system is then selected as the production classification system for classifying new images.

Una procedura evolutiva evolve le architetture ed i parametri alternativi per un sistema di classificazione di immagine. In un metodo di realizzazione preferito, un sistema imparante è impiegato e durante il periodo di addestramento del sistema imparante, l'architettura del sistema imparante è evoluta in modo da generare un sistema imparante che è adatto bene all'insieme particolare di problema di classificazione. Nello stesso modo, altri parametri del sistema di classificazione di immagine sono evoluti dalla procedura evolutiva, compreso quelli che effettuano la descrizione, imparare e la classificazione di immagine. Un insieme iniziale dei parametri e le architetture sono usati per generare un insieme dei sistemi di classificazione di prova. Un certo numero di immagini pre-classificate di valutazione allora sono applicate ad ogni sistema e le classificazioni risultanti di ogni sistema per ogni caso della prova è confrontata alla classificazione adeguata di ogni caso della prova. I sistemi di classificazione di prova successivi sono evoluti hanno basato sui parametri e sull'architettura dei sistemi di classificazione d'effettuazione migliori. Il sistema di classificazione d'effettuazione migliore allora è selezionato come il sistema di classificazione di produzione per classificare le nuove immagini.