基于L-M算法及不变矩特征值优化的神经网络图像识别

文章采用基于L-M算法的BP神经网络,并在图像特征提取量的选择中,结合了不变矩特征值和灰度共生矩阵导出的基于纹理的特征量,以车牌识别为例进行图像识别。经过训练和测试,得到L-M及特征量优化的神经网络,在精度和识别速度上都优于BP神经网络。