【摘 要】
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动态阈值神经P（DTNP）系统和耦合神经P系统（CNP）是两种新型分布式和并行计算模型,它们启发于神经元的脉冲机制、动态阈值机制和耦合调制机制。DTNP系统和CNP系统在理论上已经被证明是与图灵通用的计算设备。本文主要研究DTNP系统与区域生长的结合在图像分割中的应用和CNP系统在行人检测上的应用,涉及彩色图像分割和红外热成像图像的行人检测。本文主要的工作和贡献如下:（1）提出了一个基于二维DTN
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动态阈值神经P（DTNP）系统和耦合神经P系统（CNP）是两种新型分布式和并行计算模型,它们启发于神经元的脉冲机制、动态阈值机制和耦合调制机制。DTNP系统和CNP系统在理论上已经被证明是与图灵通用的计算设备。本文主要研究DTNP系统与区域生长的结合在图像分割中的应用和CNP系统在行人检测上的应用,涉及彩色图像分割和红外热成像图像的行人检测。本文主要的工作和贡献如下:（1）提出了一个基于二维DTNP系统的无监督彩色图像分割的方法。它采用二维DTNP系统的脉冲机制对于不同区域进行相应的生长,并且利用动态阈值机制进行区域生长的控制。采用BSD500和BSD300数据集对该方法进行了评估,并与当今较流行的彩色图像分割算法进行了比较。比较结果显示所提出的方法在分割的实时性、边缘处理和准确性等方面具有一定的优势。（2）提出了一种基于二维CNP系统的行人检测方法。该方法采用CNP系统进行图像分割,并且采用最小交叉熵方法来获取最优的二分类结果,并以此提取行人结果。采用OSU Thermal Pedestrian数据集来对比了所提方法与已有的相关算法。对比结果贡献了所提方法在红外热成像图像行人检测任务上的可用性和有效性。
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