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研究生:曾智宏
研究生(外文):Chih-Hung Tzeng
論文名稱:利用局部特徵不變量與Hopfield網路辨識重疊物件
論文名稱(外文):Using Local Invariant in Occluded Object Recognition by Hopfield Neural Network
指導教授:何應勤
指導教授(外文):Innchyn Her
學位類別:碩士
校院名稱:國立中山大學
系所名稱:機械與機電工程學系研究所
學門:工程學門
學類:機械工程學類
論文種類:學術論文
論文出版年:2003
畢業學年度:91
語文別:中文
論文頁數:78
中文關鍵詞:特徵不變量類神經網路物件辨識
外文關鍵詞:Hopfield neural networkobject recognition
相關次數:
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本研究將介紹Hopfield-Tank 類神經網路的方法、內容以及我們所提出的局部特徵不變量在二維影像輪廓辨識上之應用。首先,找尋輪廓上的特徵點,特徵點的位置所在則包含輪廓上高曲率及轉角的部分,找出特徵點後我們以多邊型近似(polygonal approximation)的方式來描述圖形。網路的進行是一次輸入兩個圖形進行比對,一為模型圖形(model pattern)另一個則是被辨識圖形(test pattern),就個別輪廓上所擁有的若干特徵點來比對兩個圖形之間的特徵不變量(invariant),圖形不論是具有平移、旋轉或是尺度(sale)縮放變化,都可在由單一物件或具有重疊物件組合的被辨識圖形中來對應出模型輪廓特徵的所在,藉此達到圖形辨識的目的。
In our research, we proposed a novel invariant in 2-D image contour recognition based on Hopfield-Tank neural network. At first, we searched the feature points, the position of feature points where are included high curvature and corner on the contour. We used polygonal approximation to describe the image contour. There have two patterns we set, one is model pattern another is test pattern. The Hopfield-Tank network was employed to perform feature matching. In our results show that we can overcome the test pattern which consists of translation, rotation, scaling transformation and no matter single or occlusion pattern.
摘要(中)………………………………………………………………Ⅰ
摘要(英)………………………………………………………………Ⅱ
目錄……………………………………………………………………Ⅲ
圖目錄…………………………………………………………………Ⅳ
第一章 緒論
1-1 前言……………………………………………………1
1-2 相關技術………………………………………………2
1-3 研究動機………………………………………………3
1-4 論文架構………………………………………………6
第二章 類神經網路模式總論
2-1 類神經網路之基本架構………………………………10
2-1-1 生物神經元與人工神經元模型……………… 12
2-1-2 常用的非線性轉移函數……………………… 16
2-2 類神經網路分類………………………………………18
第三章 Hopfield 類神經網路
3-1 網路架構與觀念………………………………………22
3-1-1 最小化能量的觀念…………………………… 23
3-2 Hopfield-Tank 類神經網路…………………………25
3-2-1 Hopfield-Tank 網路演算法………………… 26
3-3 Hopfield-Tank 網路之應用…………………………28
第四章 輪廓上特徵點之擷取與局部特徵不變量
4-1 影像分割………………………………………………33
4-1-1 影像二值化與自動臨界值擷取(Automatic
thresholding)……………………………… 34
4-1-2 邊緣檢測 ………………………………………37
4-1-3 特徵點擷取技術 ………………………………39
4-1-4 特徵表示 ………………………………………41
4-2 本研究所提出之局部特徵不變量描述………………43
第五章 實驗結果與分析
5-1 建立Hopfield類神經網路 ……………… …………46
5-2 網路流程………………………………………………51
5-3 參數最佳化……………………………………………52
5-4 實驗結果………………………………………………57
5-4-1 比對單一物件……………………………………57
5-4-2 比對重疊物件(Occluded object) ……………64
5-5 本章結論………………………………………………68
第六章 結論與建議
6-1 結論……………………………………………………70
6-2 未來研究建議…………………………………………71
參考文獻 ………………………………………………………………72
附錄一 …………………………………………………………………76
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