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一种反馈式ICM神经网络和FPF相结合的剪影识别系统

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一种反馈式ICM神经网络和FPF相结合的剪影识别系统，利用ICMNN具有的脉冲耦合特性，提取目标图像的完整轮廓；而所采用的反馈机制则对原始图像不断进行增强，从而达到抑制非同类目标同时增强同类目标的目的；随着不断迭代，FPF在经ICM处理过的图像中，不断搜索和目标边缘相似的候选目标，当找到可靠的同类目标时就会在相应位置产生较大的相关峰，而由于反馈机制的加入有效抑制其他非目标区域，从而使得其他区域的相关值降低，从而实现目标的可靠识别。本发明系统对于图中同类别的图像能够较好地识别，对具有一定旋转以及尺度变化的图像也具有较好的稳定性。与其他剪影识别算法相比计算量有所减小，工作量相应的降低，速度得到了增加。

著录项

公开/公告号CN107330447B

专利类型发明专利
公开/公告日2020-04-24

原文格式PDF
申请/专利权人三峡大学;
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申请/专利号CN201710414874.5
发明设计人徐光柱;李迪;雷帮军;夏平;付云侠;石勇涛;邹耀斌;
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申请日2017-06-05
分类号
代理机构宜昌市三峡专利事务所;
代理人吴思高
地址 443002 湖北省宜昌市大学路8号
入库时间 2022-08-23 10:56:24

法律信息

法律状态公告日

法律状态信息

法律状态
2020-04-24

授权

授权
2017-12-01

实质审查的生效 IPC(主分类):G06K9/62 申请日:20170605

实质审查的生效
2017-12-01

实质审查的生效 IPC(主分类):G06K 9/62 申请日:20170605

实质审查的生效
2017-11-07

公开

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2017-11-07

公开

公开
2017-11-07

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1. 一种反馈式ICM神经网络和FPF相结合的剪影识别系统 [P] . 中国专利： CN107330447B . 2020.04.24
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