Xây dựng phần cứng cho mạng nơron PCNN và ứng dụng trong rút trích đặc trưng ảnh
Email tác giả liên hệ:
tapchikhgkdt@hcmute.edu.vnTừ khóa:
PCNN, vector đặc trưng, MSETóm tắt
Pulse Couple Neural Network (PCNN) là mô hình mạng nơron nhân tạo được phát minh dựa trên mô hình vỏ não thị giác của động vật. So với các phương pháp xử lý ảnh truyền thống, PCNN có những ưu điểm như: không cần tập dữ liệu huấn luyện, bất biến với các phép biến đổi hình học của ảnh, chống nhiễu mạnh, độ ổn định cao. Trong bài báo này, nhóm tác giả sẽ trình bày kết quả nghiên cứu mô hình PCNN và ứng dụng mô hình trong rút trích đặc trưng ảnh và nhận dạng ảnh. Mô hình PCNN đề xuất sẽ được kiểm chứng bằng kết quả mô phỏng trên phần mềm Matlab và sau đó tiến hành thiết kế phần cứng cho mạng nơron PCNN dựa trên công nghệ FPGA. Kết quả minh họa là khối rút trích đặc trưng của ảnh với ngõ ra là các vector đặc trưng. Lỗi bình phương trung bình (MSE) giữa vector đặc trưng của ảnh ở ngõ vào và vector đặc trưng chuẩn được dùng như là một tiêu chuẩn để nhận dạng, phân loại ảnh. Ảnh được sử dụng ở đây là các ảnh mức xám. Kết quả thực nghiệm thu được trên phần mềm Matlab và trên cơ sở phần cứng hoàn toàn tương đồng nhau.
Tải xuống: 0
Tài liệu tham khảo
Zhaobin Wang, Yide Ma, Feiyan Cheng, Lizhen Yang, Review of pulse-coupled neural networks, Image and Vision Computing, 2009.
T. Lindblad and J.M. Kinser, Image Processing Using Pulse-Coupled Neural Networks, Springer, 2005.
J.L. Johnson and M.L. Padgett, PCNN models and applications, IEEE Transactions on Neural Networks, 1999.
Xiaodong Gu, Feature Extraction using Unit-linking Pulse Coupled Neural Network and its Applications, Springer Science+Business Media, 10 November 2007.
D. Yamaoka, Y. Ogawa, K. Ishimura, M. Wada, Motion segmentation using pulse-coupled neural network, SICE kmual Conference in Fukui, 2003.
Y. Ma, R. Dai and L. Li, Automated image segmentation using pulse-coupled neural networks and image’s entropy, Journal of Chinese Institute of Communication, 2002.
Liang Zhou, Yu Sun, Jianguo Zheng, Automated Color Image Edge Detection Using Improved PCNN Model, WSEAS Transactions on Computers, Issue 4, Volume 7, April 2008.
Y. Ma and H. Zhang, A new image denoising algorithm combined PCNN with gray-scale morphology, Journal of Beijing University of Posts & Telecommunications, 2008.
Vega-Pineda J, Chacon-Murguia MI, Camarillo-Cisneros R, Synthesis of Pulsed-Coupled Neural Networks in FPGAs for Real-Time Image Segmentation, IEEE World Congress on Computational Intelligence Proceedings, July 16-21 2006.
Thomas Lindblad, Inherent Features of Wavelets and Pulse Coupled Neural Networks, IEEE Trans. on neuralnetworks, pp.607-614, 1999.
Waldemark Joakim, Millberg Mikael and Lindblad Thomas, Implementation of a PulsedCoupled Neural Networks in FPGA, International Journal of Neural Systems, Vol.10, No.3.pp. 171-177, June 2000.
R. Forgác, I. Mokriš, Algorithm for Pulse Coupled Neural Network Parameters Estimation, IEEE 7th International Conference on Computational Cybernetics, November 26-29, 2009.
Yide Ma and Lian Li et al., Principle of Pulse-Coupled Neural Network and Its Applications, Science Press, Beijing, China, 2006.
Hitoshi Yamada, Yuuki Ogawa, Kosei Ishimura, Mitsuo Wada, Face Detection using Pulse-Coupled Neural Network, SICE Annual Conference in Fukui, August 4-6, 2003.
Kinser.J.M, A Simplified Pulse-Coupled Neural Network, Proceedings, SPIE, Vol. 2760, No. 3, 1996
Tải xuống
Đã Xuất bản
Cách trích dẫn
Giấy phép
Tác phẩm này được cấp phép theo Giấy phép quốc tế Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 .
Bản quyền thuộc về JTE.
