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基于脉冲神经网络的纹理图像识别研究

【摘要】:经典的Hodgkin-Huxley脉冲神经元网络,以生物神经元模型作为处理单元,功能强大。该模型不仅被用来模拟和处理人类脑神经系统中的生物刺激,而且可以解释大脑复杂的智能行为。但是Hodgkin-Huxley模型的缺点是包含了数目众多的神经元以及计算量较大。所以本文中将使用简化后的基于电导率的累积放电型神经元模型来替代Hodgkin-Huxley模型进行仿真。另外,在神经网络的发展过程中,还出现了一种非常常见的网络模型,即卷积神经网络。卷积神经网络是深度学习众多数学模型的其中一种,归类于无监督学习,有着十分广泛的应用。与脉冲神经网络类似,该网络同样通过仿真模拟人脑运算机制进行学习,学习范围广泛,可以深度处理图像信号、声音信号或文本信号。另一方面,纹理为很多图像的分类提供了必要的信息。生物医学图片、航空航天图片或是其他图片的纹理可以提供重要的物体特征为物体识别建立充分的依据。纹理特征的分析是许多重要科技新型应用的基础,其相关研究层出不穷。尽管如此,纹理分析由于其定义的多样性和结构的复杂性,目前仍然是图像处理领域中的一项非常困难的课题。本文首先在脉冲神经网络的基础上,考虑到快速小波变换优异的特征提取能力以及小波变换与卷积神经网络在卷积和下采样算法方面高度的相似性,首次通过结合脉冲神经元网络与卷积神经网络算法,并基于人类视觉系统ON/OFF通道机制,构建了基于电导率的累积放电型的脉冲神经元网络SNN-FWT。该网络具有卷积神经元网络层级特性,而单个神经元则遵从脉冲神经元信号传输的规则。鉴于卷积神经网络和Mallat小波理论在算法上具有高度的相似性,最终SNN-FWT网络可以通过生物机制实现视觉图像信号的类小波变换、多维能量特征的提取、图像重建以及纹理图像的分类。从实验结果来看,相较其他的多分辨分类算法,该方法的分类效果好准确率高,很好的完成了预期目标。之后本文首次将经典的纹理分析方法GLCM算法引入脉冲神经元网络,构建出经过GLCM算法训练的新型脉冲神经元网络SNN-GLCM。借助于GLCM算法强大的纹理特征提取能力,SNN-GLCM网络以仿生物机制的方式提取到了纹理图像的角二阶矩、熵、对比度、方差、相关性等重要的纹理信息。基于该方法,文中针对更大范围的纹理图像数据进行分类实验,实验效果良好。文章最后一部分对纹理识别脉冲神经元网络进行了全新的扩展应用。首先应用于纽扣识别。针对采用常规方法无法识别的大小形状均相同、颜色接近、具有近似纹理的纽扣,基于以上网络模型实现了特征提取和分类识别。另外,基于该分类算法,本文开发了便携式盲道纹理识别导盲仪。该仪器可以将摄像头拍摄到的盲道纹理信息转化为电脉冲信号,最终通过按摩式贴片将信息传递给视力有障碍人士。

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