کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
408895 | 679047 | 2008 | 15 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Object recognition and tracking with maximum likelihood bidirectional associative memory networks
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی کامپیوتر
هوش مصنوعی
پیش نمایش صفحه اول مقاله
چکیده انگلیسی
A maximum-likelihood-criterion based bidirectional associative memory network (hereinafter, the MLBAM network) is presented, which can be employed to evaluate the similarity between a template and a matching region. Furthermore, the analysis on the stability and the convergence of learning rule of the network is conducted. The results show that the MLBAM network is capable of associating two templates (big and small) and thus greatly reducing the computational load by using coarse-to-fine hierarchical strategy. Finally, an experiment on the target tracking of MLBAM network is conducted using a group of robots operating on a football field, demonstrating the high efficiency of the method.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Neurocomputing - Volume 72, Issues 1–3, December 2008, Pages 278–292
Journal: Neurocomputing - Volume 72, Issues 1–3, December 2008, Pages 278–292
نویسندگان
Hong Chang, Zuren Feng, Xiaoliang Wei,