一种基于共轭梯度交替迭代的协同不变性算法

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1、第２６卷第７期信号处理Ｖｏｌ．２６．Ｎｏ．７２０１０年７月ＳＩＧＮＡＬＰＲＯＣＥＳＳＩＮＧＪｕｌ．２０１０一种基于共轭梯度交替迭代的协同不变性算法１，２２２１邹刚姚伟孙即祥敖永红（１．国防科技大学信息中心长沙４１００７３；２．国防科技大学电子工程学院长沙４１００７３）摘要：不变性方法是协同模式识别研究中的一个重要方面，通常情况下，协同试验模式同原型模式间存在模式变形。本文提出一种协同模式识别的不变性迭代匹配算法，在协同网络中匹配问题转化为函数优化问题，采用一种基于共轭梯度的势能函数优化方法，并利用试验模式和仿射参数交替迭代的方法估计最优参数，通过协同神经网络中测试模

2、式和原型模式同化等效的推论，然后由序参量进化方程得到正确的识别结果。相比于传统的频域变换的方法，更接近于人类的认知过程；相比于梯度动力学的方法，能避免有势动力学演化中“伪状态”的出现，最后通过实验验证了算法的有效性和鲁棒性。关键词：协同模式识别；不变性；仿射变换；共轭梯度；交替迭代中图分类号：ＴＰ３９１．４１文献标识码：Ａ文章编号：１００３－０５３０（２０１０）０７－１０６０－０６ＡｎＩｎｖａｒｉａｎｃｅＡｌｇｏｒｉｔｈｍｏｆＳｙｎｅｒｇｅｔｉｃＰａｔｔｅｒｎＲｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎＢａｓｅｄｏｎＣｏｎｊｕｇａｔｅＧｒａｄｉｅｎｔＭｅｔｈｏｄｏｆＡｌｔｅｒｎａｎｔＩｔ

3、ｅｒａｔｉｖｅ１，２２２１ＺＯＵＧａｎｇＹＡＯＷｅｉＳＵＮＪｉｘｉａｎｇＡＯＹｏｎｇｈｏｎｇ（１．Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｃｅｎｔｅｒ，ＮａｔｉｏｎａｌｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＤｅｆｅｎｃｅＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，ＣｈａｎｇＳｈａ４１００７３，Ｃｈｉｎａ；２．ＳｃｈｏｏｌｏｆＥｌｅｃｔｒｏｎｉｃＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，ＮａｔｉｏｎａｌｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＤｅｆｅｎｃｅＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，ＣｈａｎｇＳｈａ４１００７３，Ｃｈｉｎａ）Ａｂｓｔｒａｃｔ：ＩｎｖａｒｉａｎｃｅｍｅｔｈｏｄｉｓａｎｉｍｐｏｒｔａｎｔａｓｐｅｃｔｏｆＳｙｎｅｒｇｅｔｉｃＰ

4、ａｔｔｅｒｎＲｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎｒｅｓｅａｒｃｈ．Ｕｓｕａｌｌｙｔｈｅｒｅａｒｅｄｅｆｏｒｍａｔｉｏｎｂｅｔｗｅｅｎｔｅｓｔｐａｔｔｅｒｎａｎｄｐｒｏｔｏｔｙｐｅｐａｔｔｅｒｎ．ＡＳｙｎｅｒｇｅｔｉｃｉｎｖａｒｉａｎｃｅａｌｇｏｒｉｔｈｍｉｓｐｒｏｐｏｓｅｄｉｎｔｈｉｓｐａｐｅｒ，ｗｈｉｃｈｉｓｂａｓｅｄｏｎａｌｔｅｒｎａｎｔｉｔｅｒａｔｉｖｅｍａｔｃｈ．ＴｈｅｑｕｅｓｔｉｏｎｏｆｍａｔｃｈｉｓｃｏｎｖｅｒｔｅｄｔｏｑｕｅｓｔｉｏｎｏｆｆｕｎｃｔｉｏｎｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎｉｎＳｙｎｅｒｇｅｔｉｃＮｅｕｒａｌＮｅｔｗｏｒｋ（ＳＮＮ），Ａｐｏｔｅｎｔｉａｌｅｎ

5、ｅｒｇｙｆｕｎｃｔｉｏｎｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎａｌｇｏｒｉｔｈｍｗｈｉｃｈｂａｓｅｄｏｎｃｏｎｊｕｇａｔｅｇｒａｄｉｅｎｔｍｅｔｈｏｄｉｓｐｒｏｐｏｓｅｄ，ａｎｄｔｈｅｏｐｔｉｍｕｍｐａｒａｍｅｔｅｒｓｏｆｔｅｓｔｐａｔｔｅｒｎａｎｄａｆｆｉｎｅｔｒａｎｓｆｏｒｍａｒｅｇｏｔｔｅｎｂｙｔｈｅｗａｙｏｆａｌｔｅｒｎａｎｔｉｔｅｒａｔｉｏｎ．ＴｈｅｎａｔｉｏｎａｌｉｚａｔｉｏｎｏｆｔｅｓｔｐａｔｔｅｒｎｉｓｅｑｕｉｖａｌｅｎｔｔｏｎａｔｉｏｎａｌｉｚａｔｉｏｎｏｆｐｒｏｔｏｔｙｐｅｐａｔｔｅｒｎｉｎＳＮＮ．Ｔｈｅｒｉｇｈｔｐａｔｔｅｒｎｃａｎｂｅｇｏｔｔｅｎｂｙｔｈ

6、ｅｄｙｎａｍｉｃｅｖｏｌｖｅｍｅｎｔｏｆｏｒｄｅｒｐａｒａｍｅｔｅｒ．ＴｈｅａｌｇｏｒｉｔｈｍｉｓｓｉｍｉｌａｒｔｏｔｈｅｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎｏｆｈｕｍａｎｂｅｉｎｇｃｏｍｐａｒｅｄｗｉｔｈｔｈｅｔｒａｄｉｔｉｏｎａｌｆｒｅｑｕｅｎｃｙｆｉｅｌｄｍｅｔｈｏｄｗｈｉｃｈｕｔｉｌｉｚｅｄｂｙｔｈｅＦｏｕｒｉｅｒｔｒａｎｓｆｏｒｍ．Ａｎｄｔｈｅａｌｇｏｒｉｔｈｍｃａｎａｖｏｉｄｔｈｅｐｓｅｕｄｏｓｔａｔｅｏｆｐｏｔｅｎｔｉａｌｄｙｎａｍｉｃａｌｅｖｏｌｕｔｉｏｎｃｏｍｐａｒｅｄｗｉｔｈｔｈｅｍｅｔｈｏｄｂａｓｅｄｏｎｇｒａｄｉｅｎｔｄｙｎａｍｉｃｓ．Ｔｈｅｖａｌｉｄ

7、ｉｔｙａｎｄｒｏｂｕｓｔｎｅｓｓｏｆｔｈｅａｌｇｏｒｉｔｈｍａｒｅｄｅｍｏｎｓｔｒａｔｅｄｂｙｔｈｅｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔｓ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ＳｙｎｅｒｇｅｔｉｃＰａｔｔｅｒｎＲｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ；Ｉｎｖａｒｉａｎｃｅ；ａｆｆｉｎｅｔｒａｎｓｆｏｒｍ；ｃｏｎｊｕｇａｔｅｇｒａｄｉｅｎｔ；ａｌｔｅｒｎａｎｔｉｔｅｒａｔｉｖｅ在许多实际应用中，由于成像的相对位置、光照的影１引言响、分割定位的不准确性等造成的变化，都属于非刚体协同模式识别的过程对应于一个动力学过程［１］，变换；文［５］通过几何矩和复数矩对输入图像模式进行基于序参量方程的模式识别方法并不能保证对目标模