| 基于GA-RBF神经网络及边界不变特征的车辆识别 |
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| 引用本文： | 张涛,费树岷,李晓东.基于GA-RBF神经网络及边界不变特征的车辆识别[J].智能系统学报,2009,4(3):278-282. |
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| 作者姓名： | 张涛 费树岷 李晓东 |
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| 作者单位： | 东南大学,复杂工程系统测量与控制教育部重点实验室,江苏,南京,210096 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金重点项目 |
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| 摘 要： | 修正的边界不变矩在目标旋转、缩放和平移过程中能保持不变性．将其作为车辆目标的识别特征，并且利用遗传算法（GA）优化径向基函数（RBF）神经网络参数，能很好地实现对车辆目标的识别．实验表明，该方法在复杂背景下对目标的识别具有很强的鲁棒性，能快速准确地识别车辆类型；并且边界不变特征的引入，减少了数据运算量，提高了识别效率．
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| 关 键 词： | 车辆识别 遗传算法 径向基函数网络 边界矩不变量 |
Vehicle recognition using boundary invariants and a genetic algorithm trained radial basis function neural network |
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| ZHANG Tao,FEI Shu-min,LI Xiao-dong.Vehicle recognition using boundary invariants and a genetic algorithm trained radial basis function neural network[J].CAAL Transactions on Intelligent Systems,2009,4(3):278-282. |
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| Authors: | ZHANG Tao FEI Shu-min LI Xiao-dong |
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