光电子技术与信息
光電子技術與信息
광전자기술여신식
OPTOELECTRONIC TECHNOLOGY & INFORMATION
2006年
1期
55-60
,共6页
畸变不变性模式识别%旋转%缩放%圆谐展开%人工神经网络
畸變不變性模式識彆%鏇轉%縮放%圓諧展開%人工神經網絡
기변불변성모식식별%선전%축방%원해전개%인공신경망락
神经网络进行畸变不变性模式识别具有普适性、适应性、最优并行性及其在硬件上实现的优点,它可以有效地弥补光学相关模式识别在存在性上的局限性.两者的有效结合对模式识别的发展将起到很大的作用.神经网络和圆谐展开相结合的方式构造复合滤波器可以有效地实现对同一位移、平面旋转和缩放了的图像的畸变不变识别,并给出了该方法用于战斗机俯视图识别的计算机模拟结果.
神經網絡進行畸變不變性模式識彆具有普適性、適應性、最優併行性及其在硬件上實現的優點,它可以有效地瀰補光學相關模式識彆在存在性上的跼限性.兩者的有效結閤對模式識彆的髮展將起到很大的作用.神經網絡和圓諧展開相結閤的方式構造複閤濾波器可以有效地實現對同一位移、平麵鏇轉和縮放瞭的圖像的畸變不變識彆,併給齣瞭該方法用于戰鬥機俯視圖識彆的計算機模擬結果.
신경망락진행기변불변성모식식별구유보괄성、괄응성、최우병행성급기재경건상실현적우점,타가이유효지미보광학상관모식식별재존재성상적국한성.량자적유효결합대모식식별적발전장기도흔대적작용.신경망락화원해전개상결합적방식구조복합려파기가이유효지실현대동일위이、평면선전화축방료적도상적기변불변식별,병급출료해방법용우전두궤부시도식별적계산궤모의결과.
