使用多分辨力神经网络的凹自动目标识别

本文介绍用多分辨力神经网络根据目标的凹(分等级的分辨力)图像探测和分类目标的方法。目标识别决策是以使能量函数最小化为基础的。在现行凹图像中可同时获得的几个分辨级上,把一个候选的斑点与目标模型库相比较,由此计算能量函数。为此,通过一个新的多层霍普菲尔德(Hopfield)神经网络,实现一个并发的(自上而下和自下而上)匹配过程。有关的能量函数不仅支持在相同分辨级的单元之间的交互作用,而且支持在不同分辨级的节点组之间的交互作用。这允许不同分辨级的特征互相证实或反驳,以便对潜在匹配的有效评定做出贡献。凝视控制,即再凹向所获得图像空间的更显著区域,由搜索与候选斑点无疑义的高分辨力的特征来实现。提供使用实际的二维(2—D)目标的试验以及它们的仿真凹图像。