文摘

在本文中,我们展示了如何提高两个自组织神经网络的性能用于近似一个2 d或3 d对象的形状通过加入梯度信息在适应阶段。方法是基于Kohonen日益增长的版本的地图和神经网络。同时,我们表明,在适应阶段网络利用高效转换,表示为versors在共形几何代数框架中,构建的形状对象独立的位置在空间(协调免费)。我们的算法进行了测试与几个图片,包括医学图像(CT和MR图像)。我们还包括一些例子的情况下3 d表面估计。