在MATLAB中使用Hopfield神经网络进行图像模式识别

Question

我用Hopfield Network写了一个简单的图像模式识别。希望当我使用数字模式时，我的代码中没有错误，但是当我尝试使用简单图像时，结果并不相同...

这是代码：

clc
clear
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mypictures = {'0.tif','1.tif','2.tif'};

X = zeros(770,3);
for k = 1:3
    im = imread(strcat('dataset//',mypictures{k}));
    im = imresize(im,0.25);
    im = im2bw(im);

    figure(1);
    subplot(2,5,k); imshow(im); title('train sample');

    X(:,k) = reshape(im,[],1);
end
X = 2*X-1;

net = newhop(X);

view(net);

my_noise = randn(size(X));
test_data = X;% + my_noise;
for k = 1:3
    test = test_data(:,k);
    %test(1:11*35)=-1;
    test = circshift(test,5);

    test_img = reshape(test,size(im));
    test_img = (test_img+1)/2;

    y_hat = net({1 100},[],test);

    y_hat_final = y_hat{100};
    y_hat_final = reshape(y_hat_final,size(im));
    y_hat_final = (y_hat_final+1)/2;

    figure(2);
    subplot(2,10,k); imshow(test_img,[]); title(sprintf('test input (%d)',k-1));
    subplot(2,10,k+10); imshow(y_hat_final,[]); title('net output');
end

这些是图像的结果：

这些是带有数字的结果：

如您所见，这是一个愚蠢的问题，但我不知道如何解决。 起初，我在考虑图像尺寸，但是我不确定，因为数字和图像都是相同尺寸（86 * 140像素，分辨率为72像素/厘米） 有一些非常错误的信息，但我无法弄清楚。 您能帮我这个忙吗？ 预先感谢。

更新：我正在尝试一些不同的图像尺寸，但令人惊讶的是，我意识到，如果第一张图片比其他两张图片稍微更详细（或在测试中可见更多像素到厘米，但只有第一个！）！ ，最终网络给了我正确的结果 :)它变得越来越有趣了：）

这就是我在谈论图片：