仿生模式識別中的高維空間幾何點分布理論與應用的研究.pdf

1、在數(shù)字化時代里，由于現(xiàn)代信息技術(shù)的數(shù)字化特點，圖像、聲音等所有非物質(zhì)的信息都可轉(zhuǎn)化為多維數(shù)字對應到高維空間。高維空間幾何方法的研究為信息科學尋找新的發(fā)展方向提供思路。 本文研究仿生模式識別中的形象思維數(shù)學工具——高維空間幾何點分布理論與應用。論文首先研究討論了高維空間幾何的有關(guān)基本概念及其分析方法，分析了高維空間中點分布的相關(guān)性質(zhì)，并給出了高維空間中的幾個典型計算問題。隨后，重點研究高維空間幾何點分布理論在圖像復原、人臉識別這兩

2、個領域上的應用： 1)研究圖像在高維空間中的點分布關(guān)系，提出了一種有異于傳統(tǒng)方法的基于高維空間點分布理論的圖像復原算法。該方法將圖像映射為高維空間中的點，通過尋找清晰圖像與模糊圖像在空間中的點分布關(guān)系，得到清晰的復原圖像。以散焦模糊復原為例，通過實驗驗證了算法的有效性。 2)鑒于傳統(tǒng)模式識別是基于不同類樣本在特征空間中的最佳劃分作為目標的局限性，其過程并不符合人類真實的認識過程。本文在仿生模式識別(以同類樣本點在特征空間