基于多层BP神经网络的扑克牌识别

实现了多层BP神经网络识别扑克牌图像的方法,首先使用C语言来编写BP神经网络的算法以及用VC++来实现对扑克牌图像的分析,然后再使用大量已知花色和牌点的扑克牌输入,作网络训练,训练完成后,利用网络识别样本扑克牌和带噪声的扑克牌。结果表明,该方法能够较准确地识别GIF扑克牌图像。     

应用BP神经网络分类器识别交通标志

介绍了神经网络特性和BP神经网络分类器的一般原理。针对交通标志识别需要处理的信息量大以及受天气道路等外界条件的影响存在噪声干扰的情况，提出了一种应用BP神经网络分类器识别交通标志的方法。识别分为图像数字处理、BP神经网络的训练、测试与对加入噪声图像进行识别3个步骤，经实验取得了良好的识别效果。     

基于BP神经网络的手写体数字识别

手写体数字识别是多年来的研究热点,也是字符识别中的一个特别问题。由于手写体数字字体变化很大,传统的识别方法很难达到高的识别率。针对传统的数字识别方法的复杂性和局限性,提出了一种基于BP神经网络的手写体数字的识别方法。该方法在提取手写体数字点特征、笔划密度特征基础上,利用改进的BP神经网络进行训练识别。经实验,识别率达94％。实验结果表明,该方法对手写体数字识别效果良好,不仅简化了传统识别的繁杂性,而且提高了识别的准确性。     

基于BP网络的字母识别

介绍了用BP神经网络方法对英文字母进行识别,并在识别过程中考虑了噪声干扰及非线性因素的存在,使网络具有一定的容错能力,并用MATLAB完成了对字母识别的模拟.     

基于BP神经网络的图像识别

随着信息技术的不断发展,数字影像技术已经渗透到生产生活的各个领域。该技术的传输和存储技术已经非常先进,但关键的图像识别技术一直是国内外的研究中心。由于传统图像识别方法的局限性,在搜索过程中还存在很多问题。神经网络为传统图像识别问题提供了一种新方法,因为它们需要较少的信息和复杂状态映射的实现。本文提出了一种基于BP神经网络的图像识别模型,利用神经网络研究。实验结果表明,该模型是高效的,具有良好的检测率。     

多层BP网络的研究及应用

在本文中，我们用统计模式识别的方法分析了目前在模式识别中得到广泛应用的多层ＢＰ神经网络，揭示了具有线性输出单元的多层ＢＰ神经网络用作特征提取器和分类器时具有良好性能的原因。同时，我们设计了一个使用ＢＰ网络作为特征提取器和分类器时，普适的工件识别系统，对不能识别的样本，采用模糊推理技术，把传统的直观特征识别结果和多层ＢＰ网络结果特征级上融合，提高系统的性能。     

基于BP神经网络的手写数字识别的算法

由于BP神经网络具有并行处理信息、自组织、自学习信息等优点,本文采用了BP神经网络对手写数字识别进行运算,提取笔画密度、长宽比和欧拉数等特征作为训练样本.并用Matlab对其算法进行仿真,并且很准确的识别出来,说明其有非常广泛的前景.     

基于BP神经网络的图像识别研究

BP神经网络具有较强的容错性和自适应学习能力,因而在数字图像识别领域有着广泛的应用。本文在经典BP神经网络的基本算法的基础上,对BP算法的参数设置进行了优化,实现了一种基于分类的改进BP神经网络算法。通过探讨BP神经网络在数字图像分类识别中的应用,详细考察了各种参数对识别效果的影响。实验结果证明改进后的算法有很好的实用价值。     

基于BP神经网络的多样本手写体字符识别

手写体字符识别是人机交互领域的一个重要内容,本文基于BP神经网络实现了任意数量字符模版的多字符手写体字符识别。分为以下几步,第一,首先对目标图像进行识别前预处理。包括灰度图像二值化、图像孤立像素滤波、图像膨胀、腐蚀、按字母最小行分割、按字母最小列分割、图像紧缩、归一化等;第二,用处理好的多个样本进行BP神经网络训练。包括BP网络参数的选择、目标结果构建、输入到结果的映射即用样本库进行神经网络学习机的训练;第三,待测字母的识别。包括对图像预处理、字符提取、归一化和送入已训练好的BP网络进行识别。该系统最终实现了95%以上的手写字符识别正确率,有一定的借鉴意义。     

多层神经网络BP算法的研究

影响多层神经网络ＢＰ算法学习效率的因素不少。但ＢＰ算法中误差函数不能有效地表征样本学习精度是其中主要的因素之一。本文对ＢＰ算法中的误差函数进行了修正。计算机模拟结果表明这种修正有助于提高学习精度和学习效率。     

基于BP神经网络的手势识别系统

给出了采用ADXL335加速度传感器来采集五个手指和手背的加速度三轴信息,并通过ZigBee无线网络传输来提取手势特征量,同时利用BP神经网络算法进行误差分析来实现手势识别的设计方法。最后,通过Matlab验证,结果表明,该系统在测试中识别率较高,系统稳定。     

基于改进型BP神经网络的手部动作识别

对手部动作进行模式识别,首先将采集到的肌电信号进行降噪处理,选择时域分析法中的方差算法对采集信号进行特征提取。将特征信号进行归一化处理,实验发现普通BP神经网络分类器出现学习速率慢,泛化能力较差,不同动作识别准确率差别较大等问题。针对以上问题,提出了一种改进型BP神经网络,将神经网络输入数据进行人工升维处理,并对网络学习速率慢的原因进行理论推导,然后引入交叉熵代价函数并对其进行正则化处理,以提高网络的泛化能力以及网络的识别准确率。实验结果表明,改进型BP神经网络的学习速率、泛化能力以及动作分类的准确率均优于普通网络,识别准确率平均为94.34%。     

基于BP神经网络的人脸表情识别

在BP神经网络及算法的基础上,提出了将其用于人脸表情识别的方法,不对人脸表情图像作特征提取,直接把图像数据作为神经网络识别器的输入.利用Matlab完成了网络的训练与测试.结果表明,本方案简单、快速、正确率高、识别时间短、泛化能力较强,可满足实时处理要求.     

基于BP神经网络的交通标志识别

对神经网络理论和神经网络分类器进行了研究,提出了基于BP神经网络分类器的交通标志识别模型。通过大量实验和比较,得到了识别效率高的模型,并将这一模型应用到所研究的交通标志识别系统,从而对系统作了初步的实现。     

水果自动识别的BP神经网络方法

针对多种水果混合的图像,对各种水果的提取和识别进行研究.利用Matlab软件进行图像数据获取、对比度增强、去噪、二值化处理;为弥补二值化后图像中出现的断边、孔洞,借助Sobel算子进行边缘提取以接合断边,并基于数学形态学算子填充孔洞.再标签化处理图像并提取水果的颜色、形状、边缘特征,用200幅水果图像提取上述特征构造训练样本和测试样本,然后利用构造的样本对BP神经网络进行训练和测试.实验结果表明,所提出的方法能够获得很高的正确识别率,能够有效地将同一幅图像中的不同水果识别出来.     

基于核独立成分分析和BP网络的人脸识别

用基于非线性子空间的核独立成分分析方法（KICA）对人脸图像进行特征提取,用三层的BP网络作为分类器,对人脸进行识别。在简单介绍基本的独立成分分析（ICA）的基本原理的基础上,对KICA的原理和算法作了详细的描述,并详细介绍了三层BP网络的设计。最后为了验证KICA+BP网络的效果,进行对比实验和分析。实验和分析的结果表明,在人脸识别中,该方法的效果明显好于其它方法。     

基于BP神经网络的数字调制识别方法

针对低信噪比条件下通信信号调制类型识别困难的问题,提出一种新的基于瞬时信息的数字调制识别方法。该方法采用改进的小波阈值消噪算法对信号的瞬时信息进行消噪处理,从而增大不同调制信号间特征值的差异,再采用弹性反向传播(RPROP)算法训练的BP神经网络对MASK,MFSK,MPSK,MQAM等7种调制信号进行分类识别。仿真结果表明:该算法在信噪比低至2dB时,能使所有调制信号均达到96%以上的正确识别率,极大地改善了低信噪比下的识别性能。     

基于遗传算法和BP网络的物体识别方法

目前常用的物体识别方法,其过程非常复杂,信息量和计算量都很大.结合遗传算法的神经网络方法,充分利用GA的全局搜索能力、BP算法的局部搜索能力和鲁棒性强的特性,提出了一种用遗传算法全局优化神经网络拓扑结构和网络权值的新编码方案进行物体识别方法.仿真结果表明,该方法既解决了BP神经网络对初始权值敏感和容易局部收敛的问题,又加快GA.BP网络的收敛速度,提高收敛精度且识别率较高,从而验证了该方法的有效性.     

基于BP人工神经网络的车牌字符识别优化算法

车牌识别是电子警察系统重要的功能模块, 字符识别是车牌识别的关键步骤。目前,BP（Back Propagation）人工神经网络因其优越的性能而广泛应用到车牌识别中,但是BP神经网络在局部极值、假饱和、收敛速度缓慢等方面存在着不足。针对这些局限性,从网络的层数、节点数、动量项、学习因子方面进行分析和改进,构建了一个优化的BP人工神经网络,进行字符识别。仿真结果表明,该优化的识别算法识别准确率高,具有良好的识别性能。