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平移、旋转及尺度不变光学神经网络识别系统

SHIFT, ROTATION AND SCALE INVARIANT OPTICAL NEURAL NETWORK RECOGNITION SYSTEM
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摘要 文章提出了一种平移、旋转及尺度不变光学神经网络识别系统方案。该系统可分为两层,第一层为预处理层,利用圆-傅里叶-径-梅林变换提取输入模式不变性特征,并采用修正格雷码对其进行二值编码;第二层为异联想记忆层,利用模式间异联想(IHA)网络对输入模式的二值编码进行联想记忆。最后给出了计算机模拟结果。 A shift, rotation and scale invariant neural network is proposed in this paper. The network can be divided into two levels-preprocess level and hetero-association memory level. In the first level, the input patterns are sampled and binary-coded by using Circular- Fourier- Radial - Mellin transformation and modified Gray one respec tively. In the second level, the recall of the input pattern are processed by using internpattern hetero-association (IHA) model. The computer simulation results are also provided.
出处 《红外与激光工程》 EI CSCD 1997年第5期17-21,共5页 Infrared and Laser Engineering
基金 南京理工大学科研发展基金
关键词 模式识别 光学神经网络 二值编码 Pattern recognition Optical neural network Binary-coding
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