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脉冲耦合神经网络在图像分割和人脸检测中的应用研究  
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【作者】 胡芳;
【导师】 周冬明; 赵东风;
【学位授予单位】 云南大学;
【学科专业名称】 检测技术与自动化装置
【学位年度】 2011
【论文级别】 硕士
【网络出版投稿人】 云南大学
【网络出版投稿时间】 2011-11-18
【关键词】 脉冲耦合神经网络; 参数估计; 图像分割; 人脸检测;
【英文关键词】 Pulse coupled neural network; Parameter estimation; Image segment; Face detection;
【中文摘要】 20世纪90年代,脉冲耦合神经网络(Pulse Coupled Neural Network—PCNN)作为一种新型的神经网络得以发展。PCNN有着生物学背景,它的神经元模型是因为模拟视觉神经细胞活动而得到的人工神经元模型。由于PCNN在弱连接的情况下,它具有尺度不变性、旋转不变性、信号强度不变性、信号扭曲不变性以及在图像处理的同时将二维空间变量转化为一维时间序列等特点,使它非常适合图像处理环境。其应用领域涉及到多个方面,比如图像分割、图像的目标识别、运动目标识别、人工生命、决策优化等,受到了国内外学者的重视,已经成为图像处理的工具之一 本文对PCNN模型参数估计及其图像分割和基于PCNN与肤色模型的人脸检测两个图像处理领域做了一定的研究。 在图像分割方面,通过对PCNN工作机理进行分析,再对原始的PCNN模型进行了简化,利用简化的PCNN进行图像分割。然而,在原来的大部分相关研究文献中模型的参数多由实验人工确定。因此在这里首先利用小波分析对图像进行多层分解,然后,用分解的低频系数重构图像作为模型链接权参数W的估计,再用一种最佳阈值方法估计阂值θ,最后用最大相关准则确定网络计算的迭代次数N,在...
【英文摘要】 PCNN has rapidly developed as a new tape of artificial neural network since 90s of the 20th century. PCNN's neuron model is an artificial neural model obtained by simulating visual neural activity, so this neural network model has biology research background. Due to in the environment of weak connection, PCNN has the features as scale invariance, rotation invariant, signal strength invariance, signal distortion invariant and especially it can change two-dimensional spatial variables into one-dimensional tim...
【更新日期】 2011-12-21

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