改進型ART2網絡在圖像目標識別中的應用研究.pdf

1、如何讓圖像目標識別系統(tǒng)具有人在認知過程中所表現(xiàn)出來的特性一直是計算機視覺領域的難點和熱點。本文基于動覺智能圖式理論的感知圖式和改進的ART2網絡，模擬人在認知發(fā)展過程中所表現(xiàn)出來的同化、順應和平衡等過程，從而建立起模擬人腦認知特性的，具有自組織自學習和記憶能力的，快速而穩(wěn)定的圖像目標識別和分類系統(tǒng)，使該系統(tǒng)能夠對不同熟悉程度的圖像目標表現(xiàn)出不同的學習熱情（穩(wěn)定性-可塑性平衡點的動態(tài)調整），并能夠在有監(jiān)督和無監(jiān)督的條件下，完成對圖像目標的

2、學習、識別和記憶。
　　在圖像目標的特征提取方面，本文提出基于目標輪廓的特征提取方法，通過借鑒區(qū)域不變矩的修正方法，對本文提出的輪廓矩進行修正，從而真正實現(xiàn)輪廓矩的平移、旋轉和尺度不變性。在此基礎上，定義并計算四個輪廓幾何特征，然后聯(lián)合輪廓矩特征，形成聯(lián)合輪廓特征矢量，作為改進的ART2網絡的輸入模式。由于聯(lián)合輪廓特征矢量結合了輪廓矩特征在描述輪廓細節(jié)上的優(yōu)點和輪廓幾何特征表述的是直接物理意義的優(yōu)點，使其能夠體現(xiàn)圖像目標更為全面的

3、特征，不同類別的圖像目標在特征空間能夠拉開更遠的距離，也就是說具有更好的區(qū)分力。
　　在模擬人的認知發(fā)展過程方面，本文對ART2網絡進行了相應改進，加入了活躍度的概念和警戒值的調節(jié)機制，使改進后的ART2網絡對熟悉程度不同的圖像目標表現(xiàn)出不同的學習熱情，并能在有監(jiān)督和無監(jiān)督情況下完成學習。在此基礎上，本文對比圖式理論對人的認知過程的描述，完成了改進的ART2網絡對該認知過程的模擬，從而最終建立起了基于感知圖式和改進的ART2網絡的