模式识别与人工智能
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模式识别与人工智能  2006, Vol. 19 Issue (4): 462-468    DOI:
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一种协同模式识别不变性算法*
邵静1,2,高隽1,2,徐小红1
1.合肥工业大学 计算机与信息学院 合肥 230009
2.中国科学院合肥智能机械研究所 仿生感知与控制研究中心 合肥 230031
An Invariance Algorithm of Synergetic Pattern Recognition
SHAO Jing1,2, GAO Jun1,2, XU XiaoHong1
1.Department of Computer and Information, Hefei University of Technology, Hefei 230009
2.Center for Biomimetic Sensing and Control Research, Institute of Intelligent Machines, Chinese Academy of Sciences, Hefei 230031

全文: PDF (831 KB)   HTML (1 KB) 
输出: BibTeX | EndNote (RIS)      
摘要 提出一种协同模式识别的不变性算法.利用协同模式识别的有势动力学理论,求取测试样本的仿射变换参数.通过原型模式对测试样本的自适应或原型模式对测试样本的同化,由序参量动力学演化过程得到正确的识别模式.此算法避免利用傅立叶等方法进行变换域的处理,而且更符合人的认知过程.仿真实验验证了算法的有效性和鲁棒性.
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作者相关文章
邵静
高隽
徐小红
关键词 协同模式识别不变性动力学方程    
Abstract:A synergetic invariance algorithm is proposed in this paper. Through the influential dynamic theory of synergetic pattern recognition, the parameters of the affine transform are gotten. The right pattern can be gotten by the dynamic evolvement of the order parameters and the autoadaptive or the nationalization of the prototype to testing patterns. This method avoids the processing of frequency field utilized by the Fourier transform. And it is similar to the recognition of human being. The validity and robustness of the algorithm are demonstrated by the experiments.
Key wordsSynergetic Pattern Recognition    Invariance    Dynamic Equation   
收稿日期: 2005-06-07     
ZTFLH: TP391.4  
基金资助:国家自然科学基金项目(No.60375011、60575028)、安徽省优秀青年科技基金项目(No.04042044)和新世纪优秀人才支持计划项目(No.NCET-04-0560)资助
作者简介: 邵静,男,1981年生,博士研究生,主要研究方向为协同识别理论、主动机器视觉.E-mail: shaoj81@hotmail.com.高隽,男,1963年生,教授,博士生导师,主要研究方向为神经网络、仿生感知.徐小红,男,1976年生,博士研究生,主要研究方向为智能信息处理.
引用本文:   
邵静,高隽,徐小红. 一种协同模式识别不变性算法*[J]. 模式识别与人工智能, 2006, 19(4): 462-468. SHAO Jing, GAO Jun, XU XiaoHong. An Invariance Algorithm of Synergetic Pattern Recognition. , 2006, 19(4): 462-468.
链接本文:  
http://manu46.magtech.com.cn/Jweb_prai/CN/      或     http://manu46.magtech.com.cn/Jweb_prai/CN/Y2006/V19/I4/462
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