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PCNN模型耦合参数的优化及车辆图像分割
被引量：
25
1
作者
杨娜
陈后金
+1 位作者
李艳凤
郝晓莉
《交通运输系统工程与信息》
EI
CSCD
北大核心
2012年第1期48-54,共7页
脉冲耦合神经网络(PCNN)具有良好的图像分割特性,但神经网络参数的选取对分割效果有较大影响,如何自适应地选择网络参数是脉冲耦合神经网络应用研究的重要内容.本文首次从脉冲耦合神经网络的耦合特性出发,结合神经计算原理及图像局部区...
脉冲耦合神经网络(PCNN)具有良好的图像分割特性,但神经网络参数的选取对分割效果有较大影响,如何自适应地选择网络参数是脉冲耦合神经网络应用研究的重要内容.本文首次从脉冲耦合神经网络的耦合特性出发,结合神经计算原理及图像局部区域的灰度特性,提出了脉冲耦合神经网络耦合参数的优化算法.首先利用Hebb学习规则对脉冲耦合神经网络模型的链接权值矩阵进行更新,然后利用图像局部区域的均方差自适应确定神经元链接强度系数,最后将优化的PCNN模型应用于运动车辆图像分割.通过耦合参数的优化,增强了神经元之间的耦合强度,与传统PCNN的车辆分割结果相比,较好地避免了过分割和欠分割现象,提高了运动车辆图像中车牌区域的分割质量,为后续车辆特征的提取奠定了良好的基础.
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关键词
信息技术
优化PCNN模型
HEBB规则
局域均方差
运动车辆
图像分割
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职称材料
题名
PCNN模型耦合参数的优化及车辆图像分割
被引量：
25
1
作者
杨娜
陈后金
李艳凤
郝晓莉
机构
北京交通大学电子信息工程学院
中北大学信息与通信工程学院
出处
《交通运输系统工程与信息》
EI
CSCD
北大核心
2012年第1期48-54,共7页
基金
国家自然科学基金(60972093)
高等学校博士学科点专项科研基金(20110009110001)
文摘
脉冲耦合神经网络(PCNN)具有良好的图像分割特性,但神经网络参数的选取对分割效果有较大影响,如何自适应地选择网络参数是脉冲耦合神经网络应用研究的重要内容.本文首次从脉冲耦合神经网络的耦合特性出发,结合神经计算原理及图像局部区域的灰度特性,提出了脉冲耦合神经网络耦合参数的优化算法.首先利用Hebb学习规则对脉冲耦合神经网络模型的链接权值矩阵进行更新,然后利用图像局部区域的均方差自适应确定神经元链接强度系数,最后将优化的PCNN模型应用于运动车辆图像分割.通过耦合参数的优化,增强了神经元之间的耦合强度,与传统PCNN的车辆分割结果相比,较好地避免了过分割和欠分割现象,提高了运动车辆图像中车牌区域的分割质量,为后续车辆特征的提取奠定了良好的基础.
关键词
信息技术
优化PCNN模型
HEBB规则
局域均方差
运动车辆
图像分割
Keywords
information technology
optimized pulse coupled neural networks model
Hebb rule
local mean square deviation
moving vehicle
image segmentation
分类号
TP391.14 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
PCNN模型耦合参数的优化及车辆图像分割
杨娜
陈后金
李艳凤
郝晓莉
《交通运输系统工程与信息》
EI
CSCD
北大核心
2012
25
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