基于高維仿生神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的圖像識別與跟蹤算法研究.pdf

1、西安電子科技大學(xué)學(xué)位論文獨創(chuàng)性(或創(chuàng)新性)聲明秉承學(xué)校嚴(yán)謹(jǐn)?shù)膶W(xué)風(fēng)和優(yōu)良的科學(xué)道德，本人聲明所呈交的論文是我個人在導(dǎo)師指導(dǎo)下進(jìn)行的研究工作及取得的研究成果。盡我所知，除了文中特別加以標(biāo)注和致謝中所羅列的內(nèi)容以外，論文中不包含其他入已經(jīng)發(fā)表或撰寫過的研究成果；也不包含為獲得西安電子科技大學(xué)或其它教育機(jī)構(gòu)的學(xué)位或證書而使用過的材料。與我一同工作的同志對本研究所做的任何貢獻(xiàn)均已在論文中做了明確的說明并表示了謝意。申請學(xué)位論文與資料若有不實之處，

2、本人承擔(dān)一切的法律責(zé)任。本人簽名：型：重日期2糾：主：仝西安電子科技大學(xué)關(guān)于論文使用授權(quán)的說明本人完全了解西安電子科技大學(xué)有關(guān)保留和使用學(xué)位論文的規(guī)定，即：研究生在校攻讀學(xué)位期間論文工作的知識產(chǎn)權(quán)單位屬西安電子科技大學(xué)。學(xué)校有權(quán)保留送交論文的復(fù)印件，允許查閱和借閱論文；學(xué)校可以公布論文的全部或部分內(nèi)容，可以允許采用影印、縮印或其它復(fù)制手段保存論文。同時本人保證，畢業(yè)后結(jié)合學(xué)位論文研究課題再攥寫的文章一律署名單位為西安電子科技大學(xué)，(保密

3、的論文在解密后遵守此規(guī)定)本學(xué)位論文屬于保密，在年解密后適用本授權(quán)書。導(dǎo)師虢墮鷺日期2QIl：主：仝日期蘭生!：2，IlIIll，，tllIifll，，；f；，》。I鼉l，lllI，llIlf，_；I；，摘要人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為圖像分類識別與目標(biāo)跟蹤的研究提供了一條新的路徑。而高維仿生模式識別理論可以解決傳統(tǒng)的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不能足夠精確的描繪出樣本在特征空間的曲線的問題。本文在學(xué)習(xí)研究了現(xiàn)有的圖像識別和目標(biāo)跟蹤算法的基礎(chǔ)上，依據(jù)高維空間幾何分析

4、法，將高維仿生神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用到圖像識別和運(yùn)動目標(biāo)跟蹤。本文設(shè)計了基于高維仿生神經(jīng)元的圖像分類識別器，分析了直接應(yīng)用圖像自身灰度像素作為網(wǎng)絡(luò)輸入時的分類識別實驗的正確識別率，通過大量的仿真實驗證明了該分類識別方法是可行的，且正確識別率較高。又將PCA算法和高維仿生神經(jīng)元結(jié)合起來，提出了基于高維仿生神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)的目標(biāo)跟蹤算法，將其應(yīng)用到復(fù)雜背景下的目標(biāo)跟蹤中，通過仿真實驗證明該算法是可行的，并且具有較好的魯棒性。關(guān)鍵字：仿生神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)PCA圖