基于改进Hopfield神经网络的图像特征点匹配算法

摘要：

针对图像特征点匹配算法的运行时间呈指数增长的问题,提出了一种新的匹配算法NHop.该算法通过加入新的网络输入输出函数、点对间差异的度量和启发式选择目标点的方式,对传统的Hopfield神经网络进行了改进.新算法不仅解决了传统Hopfield神经网络运行时间长、能量函数易陷入局部极小点的问题,而且也有效地实现了图像特征点的匹配.实验结果表明,与传统的Hopfield神经网络相比,NHop算法的匹配速度更快、准确率更高,对于图像特征点的匹配效果更好.

关键词：特征点匹配、输入输出函数、差异度量、Hopfieid网络、启发式规则

所属期刊栏目：31

分类号：TP183(自动化基础理论)

资助基金：国家科技支撑计划课题基金项目2007BAD33B03;2007年国家民委科研基金项目07XBE04:宁夏自然科学基金项目NZ0693

在线出版日期：2010-06-30（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：1961-1964,2115