10.3969/j.issn.1671-7449.2005.03.011
模糊理论与BP网络在目标识别中的应用
针对利用神经网络进行目标识别时特征向量选取中存在的一些问题:如特征向量选取不当,导致不同目标特征向量值可区分性差;相同目标由于大小、平移、旋转角度的不同,导致特征向量值具有较大差异等,首先对样本图像边缘提取,然后对已有的隶属函数进行改造,提出了一种基于模糊理论的阈值分割法,把图像二值化处理,提取出样本图像中目标的边缘轮廓,对其取不变矩.并归一化不变矩,为了避免不变矩数值过小,对其取对数,以此作为BP网络的输入特征向量,进行训练和识别.试验表明该方法能快速有效地识别出目标.
特征向量、模糊理论、隶属函数、二值代图像、BP网络
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TP391.4(计算技术、计算机技术)
2005-10-20(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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287-293