基于高阶神经网络(HONN)的封闭平面形状识别

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本文用形心到外轮廓的距离序列表示平面形状,将二维的平面形状识别问题转化为一维波形曲线的识别问题。对于这种波形曲线的识别,采用具有平移不变性的高阶神经网络方法,成功地解决了目标旋转变化后导致的边心距序列循环移位的问题,克服了传统匹配识别方法寻找匹配起始点的困难。实验表明,本文的方法简单易行,并且具有较高的识别率,可实现平移、旋转和比例不变性识别。 In this paper, the planar shape is expressed by the distance sequence from the centroid to the outer contour, and the two-dimensional planar shape recognition problem is transformed into the one-dimensional waveform curve recognition problem. For the identification of this waveform curve, a high-order neural network with translational invariance is used to successfully solve the cyclic shift of the edge-to-edge distance sequence caused by the target rotation variation. The method overcomes the traditional matching identification method to find the matching starting point Difficulties. Experiments show that the proposed method is simple and easy to implement, and has a high recognition rate, which can translate, rotate and scale invariance identification.
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