一种基于双网络模型的图像识别新方法

• 作者: 汤晓 王银河 马林妹
• 来源期刊: 软件导刊
• 学科: 工学
• 关键词: 复杂网络 结构平衡网络 图像识别
• 年，卷（期）: 2020,（9）
• 所属期刊栏目: 图形图像处理
• 页码范围: 201-205
• 页数: 5页
• 分类号: TP317.4
• 语种: 中文
• DOI: 10.11907/rjdk.201119

摘要

针对基于复杂网络图像识别方法建模复杂度过高问题,提出一种基于双网络模型的灰度图像识别新方法.首先将像素点作为复杂网络节点,基于灰度乘积构建图像的结构平衡网络模型以及基于欧氏距离构建复杂网络模型,然后分别计算两种网络模型的拓扑特征参量,形成最终的图像特征识别参量.相比现有基于复杂网络的图像识别方法,该方法在理论上能够降低图像建模复杂度,提高图像识别速度.使用YALE人脸数据库进行仿真对比实验,结果表明,该方法的图像识别速度为传统复杂网络方法的35％,正确率提高了4％.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王银河		37	135	6.0	10.0
2	汤晓		2	0	0.0	0.0
3	马林妹		1	0	0.0	0.0