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《电光与控制》 2008年10期
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基于PCNN和SVM的图像识别方法研究

安国平  姜长生  吴庆宪  
【摘要】:利用脉冲耦合神经网络(PCNN)具有良好的脉冲传播特性,研究了利用PCNN进行图像分割的技术。针对模型参数和最优分割结果难以确定的问题,改进了标准PCNN模型,提出了基于互信息量的PCNN图像分割方法。计算原图像与PCNN分割图像序列间的互信息量,对应最大互信息量的分割图像就是最佳分割结果。然后选取不同类型飞机图像提取不变矩特征,用支持向量机(SVM)实现分类识别。实验结果表明,该方法分割效果好,适应性强,能够很好地识别飞机图像。
【作者单位】南京航空航天大学自动化学院;
【基金】:航空基金(05C52007) 国家自然基金(90405011)
【分类号】:TP391.41
【正文快照】:
0引言一个完整的图像识别系统要经过图像采集、预处理、分割、提取特征、分类识别等步骤。近年来用神经网络进行图像分割的研究受到越来越多的重视。脉冲耦合神经网络(PCNN)具有不需要训练过程即可实现图像分割并且易于硬件实现的优点,有广阔的应用前景。但是PCNN模型中参数

【参考文献】
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