基于脉冲耦合神经网络的交通标志图像检索方法研究  

作　　者：尚新闻[1] 

机构地区：[1]新乡职业技术学院,河南新乡453006

出　　处：《科学与财富》2015年第33期153-153,共1页Sciences & Wealth

摘　　要：为了高效准确的对交通标志图像进行识别，本文首先利用脉冲耦合神经网络即PCNN进行交通标志的纹理特征提取，并将熵序列作为一维特征向量进行特征匹配，这一步叫做粗检索。其次，利用简化的PCNN进行类欧式距离变换，得到的图像作为一维特征向量，从而提取出边缘图像的形状信息，这是细检索。实验表明，本文提出的方法能够展示出检索交通标志的优异性能，并且相比于单一使用熵序列作为图像的特征向量的方法，本文提出的方法实现的效果更好。

关 键 词：脉冲耦合神经网络 信息熵 图像检索 特征提取 类欧式距离变换 

分 类 号：TP18[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]