| 基于Zernike矩、粗集和神经网络的数字识别方法 |
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| 引用本文： | 童继进,刘忠.基于Zernike矩、粗集和神经网络的数字识别方法[J].微计算机信息,2005(35):172-173. |
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| 作者姓名： | 童继进 刘忠 |
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| 作者单位： | 430033,武汉海军工程大学指挥自动化系 |
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| 摘 要： | 针对无指针式表盘的数字判读问题,提出一种基于Zernike矩和粗集预处理的神经网络数字识别方法.该方法首先利用Zernike矩的旋转不变性特征提取数字图像特征,再对所提取的Zernike矩进行基于粗集的特征约简,约简后的信息输入到训练好的神经网络进行识别.通过实际的表盘分割截取的带旋转的数字识别中试验,结果表明该方法具有识别率高,速度快的特点,具有较高的实时价值.
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| 关 键 词： | Zernike矩 粗糙集 特征选择 神经网络 数字识别 |
| 文章编号： | 1008-0570(2005)12-2-0172-02 |
| 修稿时间： | 2005年6月7日 |
Number recognition arithmetic based on Neutral Network with Zernike moments and Rough sets |
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| Tong,Jijin,Liu,Zhong.Number recognition arithmetic based on Neutral Network with Zernike moments and Rough sets[J].Control & Automation,2005(35):172-173. |
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| Authors: | Tong Jijin Liu Zhong |
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