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摘要
由于目前已有方法未能在识别过程中对图像进行融合去噪，导致平均识别率和召回率大幅度下降，平均识别时间增加。提出一种复杂外形实体图像的模式识别方法，对实体图像进行网格化和加权约束处理，获取完整的图像序列。通过参考图像和序列中值图像的差分信息获取相似像素集合，采用尺度变换的形式获取尺度集合，利用尺度图像之间的映射关系完成实体图像的融合去噪。通过空间聚类方法组建初始抗体群，借助人工免疫克隆算法的基本原理对实体图像的免疫特征进行描述，同时对抗体群中的抗体进行变异等操作，快速获取全局最优解，实现实体图像的模式识别。经实验测试证明可知，所提方法能够获取高识别率、高召回率以及低识别时间的识别结果。
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