吉林大学学报(工学版)
吉林大學學報(工學版)
길림대학학보(공학판)
JOURNAL OF JILIN UNIERSITY(ENGINEERING AND TECHNOLOGY EDITION)
2008年
6期
1429-1433
,共5页
计算机应用%模式识别%径向基概率神经网络%交通标志%模糊一仿射联合不变矩%递归正交最小二乘法
計算機應用%模式識彆%徑嚮基概率神經網絡%交通標誌%模糊一倣射聯閤不變矩%遞歸正交最小二乘法
계산궤응용%모식식별%경향기개솔신경망락%교통표지%모호일방사연합불변구%체귀정교최소이승법
为了识别退化的交通标志图像,提出了一种新的特征提取算法.该算法在处理图像退化问题时,采用模糊一仿射联合不变矩直接提取图像的特征,从而避免了需要较大计算量的图像复原处理过程.在利用模糊一仿射联合不变矩作为图像特征的基础上,采用递归正交最小二乘算法优化设计径向基概率神经网络分类器.仿真结果表明:模糊一仿射联合不变矩是一种有效的退化交通标志图像的特征提取算法,所设计的径向基概率神经网络分类器不仅具有精简的结构而且具有较好的推广性能.
為瞭識彆退化的交通標誌圖像,提齣瞭一種新的特徵提取算法.該算法在處理圖像退化問題時,採用模糊一倣射聯閤不變矩直接提取圖像的特徵,從而避免瞭需要較大計算量的圖像複原處理過程.在利用模糊一倣射聯閤不變矩作為圖像特徵的基礎上,採用遞歸正交最小二乘算法優化設計徑嚮基概率神經網絡分類器.倣真結果錶明:模糊一倣射聯閤不變矩是一種有效的退化交通標誌圖像的特徵提取算法,所設計的徑嚮基概率神經網絡分類器不僅具有精簡的結構而且具有較好的推廣性能.
위료식별퇴화적교통표지도상,제출료일충신적특정제취산법.해산법재처리도상퇴화문제시,채용모호일방사연합불변구직접제취도상적특정,종이피면료수요교대계산량적도상복원처리과정.재이용모호일방사연합불변구작위도상특정적기출상,채용체귀정교최소이승산법우화설계경향기개솔신경망락분류기.방진결과표명:모호일방사연합불변구시일충유효적퇴화교통표지도상적특정제취산법,소설계적경향기개솔신경망락분류기불부구유정간적결구이차구유교호적추엄성능.
