[发明专利]一种基于单节点光子储备池计算的手写数字图像识别方法

权利要求书

1.一种基于单节点光子储备池计算的手写数字图像识别方法，其特征在于，包括：

基于MNIST数据库获取标记好的0~9手写数字图像，并将标记好的0~9手写数字图像划分为训练集和测试集；

构建基于单节点光子储备池计算的图像识别网络模型，所述图像识别网络模型包括输入层、储备池层和输出层；通过所述输入层对输入的图像数据进行预处理，储备池层为带有高非线性光纤的自延迟反馈环的响应激光器，以对经过输入的图像数据进行高维非线性映射；输出层用于输出识别结果；

输入层对标记好的0~9手写数字图像进行预处理的步骤包括：

对标记好的0~9手写数字图像进行方向梯度直方图(HOG)特征提取，将28×28像素的原始灰度图像提取为324×1的一维特征描述子；

特征描述子经历一个采样保持过程，经过采样保持后的序列和一个指定序列长度的掩模信号相乘；其中，所述掩模信号是N×324维，其元素为随机产生，N为虚拟节点数量；

将得到的N×1维向量输入至光子储备池层中；

将作为训练集的0~9手写数字图像输入图像识别网络模型进行参数调整，至输出的结果为准确识别结果为止，训练完成后将作为测试集的0~9手写数字图像输入图像识别网络模型，验证图像识别网络模型的识别准确性；

将实时获取的0~9手写数字图像输入至训练好的图像识别网络模型，输出结果即为识别结果。

2.根据权利要求1所述的基于单节点光子储备池计算的手写数字图像识别方法，其特征在于，混沌掩模信号的元素采集于经过差分处理的白混沌信号。

3.根据权利要求1所述的基于单节点光子储备池计算的手写数字图像识别方法，其特征在于，储备池层的结构包括：驱动激光器、马赫曾德尔调制器、第一光纤耦合器、高非线性光纤、光环形器、响应激光器和第二光纤耦合器；

其中，输入层输出的数据信号输入至马赫增德尔调制器的数据信号输入端，马赫增德尔调制器的激光信号输入端连接驱动激光器，以接收激光信号，马赫增德尔调制器的输出端连接至第一光纤耦合器的第一端口a；第一光纤耦合器的第二端口b连接高非线性光纤的一端，第一光纤耦合器的第三端口c连接光环形器的第一端口d；第二光纤耦合器的第一端口g连接至高非线性光纤的另一端，第二光纤耦合器的第二端口h连接至输出层，第二光纤耦合器的第三端口i连接至光环形器的第二端口e，光环形器的第三端口f连接响应激光器；由第一光纤耦合器、高非线性光纤、第二光纤耦合器及光环形器形成自延时反馈环。

4.根据权利要求1所述的基于单节点光子储备池计算的手写数字图像识别方法，其特征在于，在将实时获取的0~9手写数字图像输入至训练好的图像识别网络模型进行结果识别的步骤中，采用赢者通吃的决策策略，将输出向量与对应的手写数字类别匹配。