神经网络方法应用于轮廓定位

• 作者: 周智恒 肖平
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 轮廓定位 神经网络 自适应阈值
• 年，卷（期）: 2011,（19）
• 所属期刊栏目: 图形、图像、模式识别
• 页码范围: 179-181
• 分类号: TP391
• 字数: 3529字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2011.19.050

摘要

关于从图像中定位物体轮廓的问题,目前所采用的活动轮廓模型和基于自组织神经网络的算法,存在能量泛函优化容易陷入局部极值和演化过程依赖于初始轮廓的选取等问题.提出了一种基于RBF神经网络的轮廓定位算法.首先,通过自适应梯度阈值方法来获取图像特征点.然后,通过特征点的聚类建立一组基函数,把图像像素点的像素值和梯度构造输入向量空间,在网络权值训练完成后,利用网络的预测功能来准确判断物体轮廓.与传统算法相比,仿真结果表明提出的轮廓定位算法可以高效地实现目标轮廓定位.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	周智恒	华南理工大学电子与信息学院	25	151	7.0	11.0
2	肖平	华南理工大学电子与信息学院	7	55	4.0	7.0