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HOPFIELD神经网络用于二维重叠物体的形状识别

李杰  谷士文  
【摘要】:本文提出了一个二维重叠物体的形状识别系统,允许物体在场景中有平移、旋转及对称变换.系统将物体形状描述为由局部特性点组成的完全关系图,用二阶HOPFIEI.D神经网络完成场景与模板的匹配,寻找出场景完全关系图中与模板完全关系图集合匹配的最小或极小匹配代价的最大完全子图集,并能快速定位物体.

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