REM记忆模型在图像分类识别中的应用

摘要：

尝试将认知心理学中的记忆模型与图像学习识别联系在一起,研究基于REM (retrieving effective from memory)记忆模型的视觉图像存储与识别方法.采用方向梯度直方图(HOG)和局部二进模式(LBP)生成图像特征向量,并对每个特征向量中的每一个分量按概率进行复制,允许错误复制,最后采用Bayesian决策计算被探测图像特征向量与已学习图像集特征向量的平均似然比值,根据该值判断被探测图像是否已学习过.实验结果表明,提出的算法不仅对同一个物体的小幅度旋转图像具有很好的识别效果,同时对同一类别物体图像识别也具有较好的效果,而且其虚报率远远低于其他识别方法.

关键词：图像识别、记忆建模、HOG特征、LBP特征、Bayesian决策

所属期刊栏目：12

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金项目61271407,61301242;山东省自然科学基金项目ZR2013FQ015;中央高校基本科研业务费专项资金资助项目14CX06066A

在线出版日期：2017-08-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：310-317