模拟视觉细胞感受野特性的PCNN人脸图像分割方法

发明专利无效专利

申请号：
CN201210137335.9
IPC分类号：G06K9/34;G06N3/02
申请日期：
2012-05-07
申请人：
中北大学

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著录项信息

专利名称	模拟视觉细胞感受野特性的PCNN人脸图像分割方法
申请号	CN201210137335.9	申请日期	2012-05-07
法律状态	权利终止	申报国家	中国
公开/公告日	2012-09-19	公开/公告号	CN102682297A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06K9/34 ? IPC结构图谱： G 物理 G0 仪器 G06 计算；推算；计数 G06K 数据识别；数据表示；记录载体；记录载体的处理（印刷本身入B41J） G06K9/00 用于阅读或识别印刷或书写字符或者用于识别图形，例如，指纹的方法或装置（用于图表阅读或者将诸如力或现状态的机械参量的图形转换为电信号的方法或装置入G06K 11/00；语音识别入G10L 15/00）〔1，7〕 G06K9/20 图像捕获〔3〕 G06K9/34 在图像分布图中，相接触的或相重叠的图形的分割〔3〕	IPC分类号	G;0;6;K;9;/;3;4;;;G;0;6;N;3;/;0;2查看分类表>
申请人	中北大学	申请人地址	山西省太原市学院路3号变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	中北大学	当前权利人	中北大学
发明人	杨娜;王浩全
代理机构	暂无	代理人	暂无

摘要

本发明涉及一种模拟视觉细胞感受野特性的脉冲耦合神经网络残疾人人脸分割方法，该方法包括：用视觉细网胞感受野模型优化脉冲耦合神经网络中反馈域连接矩阵的结构，得到具有方向性和尺度性的脉冲耦合神经络模型；根据残疾人人脸图像的特点调整模型参数；最后将残疾人人脸图像的亮度通道信息输入模型，产生模拟人类视觉的人脸分割结果。由于细胞感受野模型对连接矩阵的优化使脉冲耦合神经网络具有了方向性和尺度性，提高了分割正确率，对自然光照下的人脸分割具有很好的鲁棒性。此外，与其他方法相比，本发明还具有不同图像内容之间分离度好，图像细节保持好，分割速度快等优点。

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