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抽象的

一种简单的Hopfield网络模式特征提取技术

A.Nag、S. Biswas、D. Sarkar、PP Sarkar、B. Gupta

由于新兴应用的出现，人们对模式识别领域的兴趣迅速增加，这些应用不仅具有挑战性，而且要求很高。特征提取是模式识别中降维的一种特殊形式。我们的目标是引入一种用于模式识别的简单特征提取技术。模式识别是研究机器如何观察环境、学习将感兴趣的模式与其背景区分开来并对模式的类别做出合理的决定。在过去 50 年的研究中，不同的研究人员尝试根据不同的算法（如模板匹配、统计方法、人工神经网络等）开发通用机器模式识别器。本文在 Hopfield 网络的帮助下提出并分析了一种与尺度和平移无关的特征提取技术。该技术对于提取物体形状特征非常有用。它可以应用于需要检测数字化图像或视频流的形状的图像处理、合成孔径雷达、机器人等领域。