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运动目标的分割及其神经网络的实现

SEGMENTATION OF MOVING OBJECT USING NEURAL NETWORK
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摘要 本文提出了用改进的Kohonen神经网络进行图像自动分割的方法。实验表明该方法不仅能使复杂背景中的目标被较好地提取出来,而且处理速度快,为图像序列分析中运动目标的实时提取工作奠定了良好的基础。 We present an approach which uses improved Kohonen Neural Networks to automatic Image Segmentation. Computer experiments proved that this method can not only ameliorate the object extraction from a complicate background, but also highly speed up the system's processing. It will certainly lay a foundation for the real-time extraction of moving object in Image Sequence Analysis.
作者 颜华 王成道
出处 《模式识别与人工智能》 EI CSCD 北大核心 1995年第2期121-127,共7页 Pattern Recognition and Artificial Intelligence
基金 国家863项目 国家模式识别开放实验室基金
关键词 运动目标 分割 图像序列 神经网络 Neural Network, Image Segmentation, Image Sequence Analysis.
  • 相关文献

参考文献2

  • 1J. Ross Beveridge,Joey Griffith,Ralf R. Kohler,Allen R. Hanson,Edward M. Riseman. Segmenting images using localized histograms and region merging[J] 1989,International Journal of Computer Vision(3):311~347
  • 2Teuvo Kohonen. Self-organized formation of topologically correct feature maps[J] 1982,Biological Cybernetics(1):59~69

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