【摘 要】
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人工神经网络为图像分类识别与目标跟踪的研究提供了一条新的路径。而高维仿生模式识别理论可以解决传统的人工神经网络不能足够精确的描绘出样本在特征空间的曲线的问题。本
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人工神经网络为图像分类识别与目标跟踪的研究提供了一条新的路径。而高维仿生模式识别理论可以解决传统的人工神经网络不能足够精确的描绘出样本在特征空间的曲线的问题。本文在学习研究了现有的图像识别和目标跟踪算法的基础上,依据高维空间几何分析法,将高维仿生神经元网络应用到图像识别和运动目标跟踪。本文设计了基于高维仿生神经元的图像分类识别器,分析了直接应用图像自身灰度像素作为网络输入时的分类识别实验的正确识别率,通过大量的仿真实验证明了该分类识别方法是可行的,且正确识别率较高。又将PCA算法和高维仿生神经元结合起来,提出了基于高维仿生神经元网络的目标跟踪算法,将其应用到复杂背景下的目标跟踪中,通过仿真实验证明该算法是可行的,并且具有较好的鲁棒性。
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