J4 ›› 2010, Vol. 28 ›› Issue (05): 474-.

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基于脉冲耦合神经网络的目标特征抽取方法

惠 飞|赵祥模   

  1. 长安大学 信息工程学院,西安 710064
  • 出版日期:2010-09-30 发布日期:2010-10-28
  • 通讯作者: 惠飞(1982— ),男,安徽濉溪人,长安大学讲师,博士后,主要从事嵌入式图像处理研究,(Tel)86-13991109442(E-mail) E-mail:cnhuifei@yahoo.com.cn
  • 作者简介:惠飞(1982— )|男,安徽濉溪人|长安大学讲师,博士后|主要从事嵌入式图像处理研究|(Tel)86-13991109442(E-mail)cnhuifei@yahoo.com.cn;赵祥模(1966— )|男|重庆人|长安大学教授|博士生导师|主要从事计算机分布式测控研究|(Tel)86-29-82334356(E-mail)xmzhao@chd.edu.cn。
  • 基金资助:

    863国家高科技计划基金资助项目(2009AA11Z203);国家自然科学基金资助项目(60975028)

Method of Target Feature Extraction Using Pulse Coupled Neural Network

HUI Fei,ZHAO Xiang-mo   

  1. College of Information Engineering, Changan University,Xian 710064,China
  • Online:2010-09-30 Published:2010-10-28

摘要:

为解决待识别目标的特征抽取问题,提出了一种脉冲耦合神经网络结合形状信息的图像混合特征抽取方法。该方法利用脉冲耦合神经网络将图像空域信号转化为时域信号的特性,结合物体形状信息,对图像的灰度和形状进行了统一描述。实验结果证明,该方法在一定程度上对物体的形变、平移、缩放不敏感,对目标识别系统是一种很好的特征抽取方法。

关键词: 特征抽取, 脉冲耦合, 神经网络, 混合特征

Abstract:

To identify the target for solving the problem of feature extraction, a pulse coupled neural network combined with shape image mixed feature extraction methods is presented. This method using pulse coupled neural network, airspace signals are converted to image signal characteristics, combining the object shape of the image is greyscale information, the unity and shape description, the experimental results prove that the method of object in a certain extent of deformation, translation, zoom not sensitive to the target recognition system is a kind of very good feature extraction method.

Key words: feature extraction, pulse coupled, neural network, hybrid feature

中图分类号: 

  • TP183