基于Hopfield網(wǎng)絡(luò)的圖像識(shí)別.pdf

1、圖像識(shí)別是近20年來(lái)發(fā)展起來(lái)的一門新興技術(shù)科學(xué)，它以研究某些圖像的分類與描述為主要內(nèi)容，應(yīng)用范圍非常廣泛。但是傳統(tǒng)的圖像識(shí)別技術(shù)，多是基于統(tǒng)計(jì)圖像識(shí)別方法和句法圖像識(shí)別方法等大規(guī)模計(jì)算的基礎(chǔ)之上的，在運(yùn)算量和正確識(shí)別率之間存在著突出的矛盾。近年來(lái)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的發(fā)展為解決這一問(wèn)題提供了新的途徑。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖像識(shí)別技術(shù)是隨著當(dāng)代計(jì)算機(jī)技術(shù)、圖像處理、人工智能、模式識(shí)別理論等發(fā)展起來(lái)的一種新興圖像識(shí)別技術(shù)，是在傳統(tǒng)的圖像識(shí)別方法的基礎(chǔ)上融合

2、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的一種圖像識(shí)別方法。
　　 本文主要采用Hopfield網(wǎng)絡(luò)對(duì)圖像進(jìn)行識(shí)別。首先給予對(duì)于圖像復(fù)原比較有突破性，比較高效的PAIK模型對(duì)圖像進(jìn)行復(fù)原并對(duì)復(fù)原后的圖像進(jìn)行識(shí)別。采用此種模型的主要優(yōu)點(diǎn)是將圖片的重要信息的成分在圖像信息的數(shù)據(jù)信息中的比重加大，以提高圖像的識(shí)別效率。
　　 本文簡(jiǎn)要地介紹了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展史及國(guó)內(nèi)外發(fā)展與應(yīng)用實(shí)現(xiàn)的現(xiàn)狀以及圖像處理的現(xiàn)狀，還論述了以下幾個(gè)方面的問(wèn)題：
　　 1.簡(jiǎn)