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提出了将自组织竞争人工神经网络(SCNN)和小波矩结合进行图像旋转不变识别的新方法。SCNN可以克服反向传播神经网络(BPN)不易收敛、低效率等缺点,而且小波矩方法提取的图像不变矩特征具有很强的辨别力和抗噪性能。计算机模拟显示该方法使用简单、效率高,具有很好的研究价值。 相似文献
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基于神经网络和圆谐展开对战斗机俯视图位移、旋转和缩放的识别 总被引:1,自引:0,他引:1
神经网络进行畸变不变性模式识别具有普适性、适应性、最优并行性及其在硬件上实现的优点,它可以有效地弥补光学相关模式识别在存在性上的局限性.两者的有效结合对模式识别的发展将起到很大的作用。神经网络和圆谐展开相结合的方式构造复合滤波器可以有效地实现对同一位移、平面旋转和缩放了的图像的畸变不变识别,并给出了该方法用于战斗机俯视图识别的计算机模拟结果。 相似文献
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应用圆谐展开理论处理旋转不变光学图像的识别,需要选择合适的圆谐级次。解决这一问题的方案是 采用相关能量峰值旁瓣比最大法来比较各个圆谐级次的识别能力,选择最佳的圆谐级次来构造圆谐滤波器。新方法 所选取的圆谐级次是最优的,从而提高了圆谐滤波器的识别能力。另外给出了相应的计算机模拟结果. 相似文献
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应用圆谐展开理论处理旋转不变光学图像的识别,需要选择合适的圆谐级次。解决这一问题的方案是采用相关能量峰值旁瓣比最大法来比较各个圆谐级次的识别能力,选择最佳的圆谐级次来构造圆谐滤波器。新方法所选取的圆谐级次是最优的,从而提高了圆谐滤波器的识别能力。另外给出了相应的计算机模拟结果。 相似文献
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提出相关能量峰值旁瓣比最大法来确定圆谐滤波器的正确展开中心,以用于旋转不变光学图像的识别。这一新方法能保证圆谐滤波器的识别能力是最优的。另外给出了相应的计算机模拟结果。 相似文献
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神经网络进行畸变不变性模式识别具有普适性、适应性、最优并行性及其在硬件上实现的优点,它可以有效地弥补光学相关模式识别在存在性上的局限性。两者的有效结合对模式识别的发展将起到很大的作用。神经网络和圆谐展开相结合的方式构造复合滤波器可以有效地实现对同一位移、平面旋转和缩放了的图像的畸变不变识别,并给出了该方法用于战斗机俯视图识别的计算机模拟结果。 相似文献