基于改进型PCNN赋时矩阵的图像特征识别方法

	基于改进型PCNN赋时矩阵的图像特征识别方法
	刘勍; 马义德; 张晓曦
刊名	电视技术
	2009-09-17
期号	9 页码:15-18
关键词	图像识别特征提取 AULPCNN 神经网络赋时矩阵重心特征
中文摘要	提出了一种基于自适应Unit-Linking脉冲耦合神经网络(ULPCNN)赋时矩阵的图像特征识别算法。该方法在充分考虑图像局部信息的基础上,对ULPCNN阈值函数及链接强度做了修正改进,形成自适应连接的AULPCNN,利用AULPCNN模型对原始图像进行处理,生成一种从空间图像信息到时间信息的赋时矩阵映射图,并将其视为一幅图像进行处理,然后利用物理学相关概念定义赋时矩阵重心不变特征,且将这一特征运用在图像特征提取与目标识别中。理论分析和实验结果表明:AULPCNN赋时矩阵重心特征具有良好的抗几何畸变性(TRS)、抗亮度畸变性和抗噪声干扰不变性,具有提取特征参数少、提取方法简单、易于实现、识别...
语种	中文
内容类型	期刊论文
源URL	[http://ir.lzu.edu.cn/handle/262010/127812]
专题	信息科学与工程学院_期刊论文
推荐引用方式 GB/T 7714	刘勍,马义德,张晓曦. 基于改进型PCNN赋时矩阵的图像特征识别方法[J]. 电视技术,2009(9):15-18.
APA	刘勍,马义德,&张晓曦.(2009).基于改进型PCNN赋时矩阵的图像特征识别方法.电视技术(9),15-18.
MLA	刘勍,et al."基于改进型PCNN赋时矩阵的图像特征识别方法".电视技术 .9(2009):15-18.