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基于高阶神经网络的目标不变性识别系统 总被引:1,自引:0,他引:1
针对大尺寸目标图象的不变性识别提出了一种综合目标识别系统。该系统用形心到外轮廓的距离序列表示目标形状,将二维的目标图象识别问题传化为一维波形曲线的识别问题。对于这种波形曲线的识别,采用具有平移不变性的高阶神经网络(HONN)方法,成功地解决了目标旋转变化后导致的边心距序列循环移位的问题,克服了传统匹配识别方法寻找匹配起始点的困难;同时使得HONN由三阶降为二阶,极大地降低了对存贮容量的要求,仿真结果表明该系统对大尺寸目标图象的平移、旋转和比例不变性(TRSI)识别是切实可行的。 相似文献
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研究了将平移、缩放与旋转变化(TSRI)的不变性模糊特征信息融合技术用于红外目标图像识别分类的方法,通过提取红外目标图像奇异值与不变矩的平移、缩放与旋转变化(TSRI)的不变性特征,结合模糊特征融合的模式识别方法,并应用模糊判决准则进行分类。实验结果表明,基于红外图像的TSRI不变性多特征信息融合的目标识别方法比不具有TSRI不变性多特征信息融合的识别方法具有更好的稳定性、准确性和可靠性,能够有效地提高红外成像末制导识别系统的精确度,并增强了系统的容错性能。 相似文献
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具有平移、比例和旋转不变性(TRSI)的模式识别是经常遇到的一个三阶问题。在传统的图象处理与模式识别算法以及人工神经网络技术中至今找不到令人满意的解决办法。近年来的研究表明:把模式的不变性构建于三阶高阶神经网络(HONN)中是实现TRSI模式识别的有效途径。但是,对于一幅NxN的图象,三阶HONN为存贮连接权所需的存贮容量正比于N~6,这一巨大的存贮要求限制了HONN在大尺寸目标图象识别中的应用。为解决这一问题,我们首先利用边缘探测和对数螺线映射处理图象,把三阶问题转化成二阶问题,使得HONN的存贮需求降至0(N~4),再改进二阶HONN的结构,使这一需求进一步降至O(N~2)。 我们采用128×128的图象进行了仿真实验,结果表明:该方法对大尺寸目标图象的TRSI识别是切实可行的。 相似文献
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一种快速识别形体巨大目标的方法 总被引:1,自引:0,他引:1
提出了一种从灰度图像中识别形体巨大的目标的方法。此方法先计算灰度图像的梯度值,再对梯度图像进行二值比,对二值化后的图像先后进行腐蚀和膨胀操作,然后对所得到的图像进行区域分割,从得到的区域中找到目标区域。 相似文献
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红外图像自动目标识别技术进展 总被引:1,自引:0,他引:1
随着红外探测器技术的迅速发展,红外成像系统日趋成熟,现已广泛用于各种武器系统,尤其是战术导弹。而一旦在红外图像自动目标识别(ATR)技术方面取得突破性进展,必将大大提高装备红外成像系统武器性能。介绍了红外图像自动目标识别技术发展现状,重点论述了红外图像自动目标识别的算法和执行处理计算机两项关键技术的进展,并分析了其发展趋势和应用前景。 相似文献
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具有平移、比例和旋转不变性的模式识别是经常遇到的一个三阶问题。近年来的研究表明:把模式的不变性构建于三阶高阶神经网络中是实现TSRI模式识别的有效途径。但对于一幅N*N的图象,三阶NONN为存贮连接权所需的存贮容量正比于N^6,这一要求限制了HONN在大尺寸图象中的应用。 相似文献
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基于神经网络的多种文字识别系统的集成方法 总被引:1,自引:0,他引:1
基于神经网络对于写体文字多种特征的良好适应性,提出以现有的多自特征分别作为输入,构成多个神经网络识别子系统,将这些子系统有机地结合,以期集成系统具有较高的识别率和很低的误识率,文中给出串联和并联2种集成系统结构,同时分析了2处识别系统的性能,最后通过实验进行了验证。 相似文献
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本文以数学图像处理为重点,较详细地论述了地面目标图像识别技术中从图像分割、边界跟踪、噪声去除、边界点直线拟合到目标识别的主要过程,并以机场跑道为例,深入探讨了目标特征选取的方法。 相似文献
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基于BP网络的材料设计方法 总被引:6,自引:0,他引:6
在实验数据的基础上 ,利用 BP网络建立高 Co- Ni二次硬化钢的力学性能与其化学成分及热处理温度对应关系的模型。提出将材料力学性能指标作为网络的输入 ,化学成分和热处理温度作为网络的输出 ,根据力学性能设计材料的化学成分含量及热处理条件 ,克服了各种优化方法计算量大 ,容易陷入局部最优解的缺点 ,为高性能材料设计提供了一定的理论辅助手段。 相似文献
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利用相关系数对信噪比进行估计 总被引:3,自引:0,他引:3
本文介绍了一种利用两具数字信号序列的相关系数对数字信号信噪比的估计方法。从相同条件下的两个信号序列的互相关函数着手。导出了信号序列的相关系数与数字信号的信噪比之间的关系。通过实例介绍了该方法在图像噪声分析中的应用,并与另一种方法估计的结果做了对比与分析。 相似文献