辽宁师范大学学报（自然科学版）
遼寧師範大學學報（自然科學版）
료녕사범대학학보（자연과학판）
JOURNAL OF LIAONING NORMAL UNIVERSITY(NATURAL SCIENCE)
2010年
2期
179-184
,共6页
数据降维%PCA%特征车标%BP神经网络
數據降維%PCA%特徵車標%BP神經網絡
수거강유%PCA%특정차표%BP신경망락
在对3种数据降维技术进行了比较研究的基础上,提出一种基于主成分分析(PCA)和BP神经网络的车标识别算法.首先,利用PCA方法获得特征车标;然后,将待识别车标投影到特征车标张成的子空间;最后,通过BP神经网络进行车标识别.实验结果表明,该算法能有效提高车标的识别率,对光照和噪声有很强的鲁棒性.
在對3種數據降維技術進行瞭比較研究的基礎上,提齣一種基于主成分分析(PCA)和BP神經網絡的車標識彆算法.首先,利用PCA方法穫得特徵車標;然後,將待識彆車標投影到特徵車標張成的子空間;最後,通過BP神經網絡進行車標識彆.實驗結果錶明,該算法能有效提高車標的識彆率,對光照和譟聲有很彊的魯棒性.
재대3충수거강유기술진행료비교연구적기출상,제출일충기우주성분분석(PCA)화BP신경망락적차표식별산법.수선,이용PCA방법획득특정차표;연후,장대식별차표투영도특정차표장성적자공간;최후,통과BP신경망락진행차표식별.실험결과표명,해산법능유효제고차표적식별솔,대광조화조성유흔강적로봉성.
