Tác giả :

Nguyễn Ngọc Hùng, Hoàng Trọng Thức, Bùi Trọng Tú

Trường Đại học Khoa học Tự Nhiên, ĐHQG – HCM

 

TÓM 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.

Từ khóa: PCNN, vector đặc trưng, MSE


ABSTRACT:
 Couple Pulse Neural Network (PCNN) is the artificial neural network model was invented based on the visual cortex model of animals. Compared with other traditional processing methods, PCNN has some advantages such as not require training data, invariant to geometrical transformations of an image, robust againstnoise, highly stable structure. In this paper, the authors present results of a research on PCNN model and its applications in image feature extraction and image recognition. The proposed PCNN model is verified by the simulation results obtained from both Matlab software and FPGA implemetation. The demonstration is an image feature extraction block whose output is a feature vector of the input image. The mean square error (MSE) between the feature vector of the input image and standard feature vector is used as the criteria to recognize, classify the image. Images are used for this study are gray level ones. Experimental results show good agreements between Matlab software implementation and hardware implementation.

Key words: PCNN, feature vector, MSE

Góp ý
Họ và tên: *  
Email: *  
Tiêu đề: *  
Mã xác nhận:
 
 
   
  
 
 
   
 *
Copyright © Tạp Chí Khoa Học Giáo Dục Kỹ Thuật - Trường Đại Học Sư Phạm Kỹ Thuật - TP.HCM  
Địa chỉ: Phòng 601B, 1 Võ Văn Ngân, Quận Thủ Đức, Thành Phố Hồ Chí Minh. 
Điện thoại: 08-3722.1223 (8168)
Email:
tapchikhgdkt@hcmute.edu.vn

                                      
                                

Truy cập tháng: 17,981

Tổng truy cập:244,920