一種模板選取算法

　　圖像識別作為圖像處理與模式識別領(lǐng)域的一個重要研究方向，在指紋識別、人臉識別、醫(yī)學(xué)影像、無人駕駛等領(lǐng)域得到了非常廣泛的應(yīng)用，圖像識別技術(shù)越來越多地滲透到日常生活中心。但不同的圖像中目標(biāo)形態(tài)變化較大，這給目標(biāo)識別帶來了較大難度。在圖像識別中，圖像特征是實現(xiàn)正確識別的關(guān)鍵。

　　為提高目標(biāo)識別的精確度和速度，提出一種模板選取算法。利用訓(xùn)練樣本圖像的標(biāo)記信息，使屬于不同類的局部神經(jīng)反應(yīng)盡量分開，屬于同一類的局部神經(jīng)反應(yīng)盡量靠近，以減少模板集合中的冗余，并得到數(shù)目較少且具有較強(qiáng)判別能力的模板。實驗結(jié)果表明，與隨機(jī)選取算法相比，該模板選取算法可以在保證精確度的前提下明顯提高目標(biāo)識別的效率。