文件名称：基于简化PCNN的目标识别
文件大小：328KB
文件格式：PDF
更新时间：2024-04-25 22:40:10
Clutter background; Colour image segmentation;
本文的目的是提出一种基于区域的物体识别方法，以从复杂的现实世界场景中识别物体。 所提出的方法首先通过简化的脉冲耦合神经网络（SPCNN）模型执行彩色图像分割，然后通过我们先前提出的参数设置方法自动设置SPCNN的参数。 随后，提出的方法在模型对象图像和测试图像之间执行基于区域的匹配。 大量的对象识别实验证明，该方法即使在部分遮挡和高度杂乱的背景下，也能抵抗平移，旋转，缩放和照度的变化。 它还在识别纹理较少的对象方面显示出良好的性能，大大优于大多数基于特征的方法。