摘要：针对目标与背景两类图像模式识别问题，在已有的特征选择方法基础上，提出了一种新颖的基于免疫分子编码机理的图像特征选择方法（Immune Antibody Construction Algorithm，IACA）．该方法借鉴生物免疫系统的抗体分子编码机理，在对样本进行参数估计情况下，提出熵度量单个特征对于目标和背景的识别敏感度；从集合的角度研究并且定义了特征之间的包含和互补关系；并且基于组成抗体分子氨基酸结合能量最小原则，提出了关于图像目标的免疫抗体构建规则；最终实现了寻找最优特征子集的算法IACA，该特征子集的维数通过算法自动获得无需人为设定，选择结果为目标的“免疫抗体”，能很好的从背景中识别目标．利用归纳法证明了用IACA得到的特征子集的最优性．与其他特征选择方法比较，测试结果显示该算法具有较低的计算复杂度和错误识别率，表明了该方法的优越性和先进性．

关键词：图像目标识别 特征选择 生物免疫 

单位：北京航空航天大学自动化与电气工程学院; 北京100191