【摘 要】
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脉冲耦合神经网络（PCNN）提取的特征序列的旋转不变性降低了道路交通标志类内匹配识别的准确性，为了提取更有利于形状分类的特征向量，本文利用PCNN的自动波扩散特性，简化了PCNN模型
【机 构】
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河北工业大学信息工程学院,河北工业大学-Xilinx信号检测与处理联合实验室
【基金项目】
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河北省高等学校科学技术研究青年基金资助项目(No.2010121)
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脉冲耦合神经网络（PCNN）提取的特征序列的旋转不变性降低了道路交通标志类内匹配识别的准确性，为了提取更有利于形状分类的特征向量，本文利用PCNN的自动波扩散特性，简化了PCNN模型。采用简化PCNN模型产生的类Euclidean距离图像作为分类特征，利用最小方差值进行匹配分析，并通过实验选取了最佳PCNN参数。针对道路交通标志图像库GB5768—1999的实验结果表明，采用获得的类Euclidean距离图像作为特征向量进行分类匹配，在选定边缘图像的迭代次数N为16，反馈输入固有电势u为0．65，动态门限
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