计算机工程与应用
計算機工程與應用
계산궤공정여응용
COMPUTER ENGINEERING AND APPLICATIONS
2010年
29期
158-160,169
,共4页
不变矩%BP神经网络%特征提取%纹样识别
不變矩%BP神經網絡%特徵提取%紋樣識彆
불변구%BP신경망락%특정제취%문양식별
针对剪纸纹样艺术夸张变形的特点,将剪纸图像进行预处理,提取7个不变矩作为剪纸纹样的特征向量,采用LM算法优化BP神经网络,通过归一化后的不变矩对BP神经网络进行训练,应用训练后的神经网络作为分类器对剪纸纹样进行模式识别,实验证明该方法能够较好地识别有一定艺术变形的剪纸纹样.
針對剪紙紋樣藝術誇張變形的特點,將剪紙圖像進行預處理,提取7箇不變矩作為剪紙紋樣的特徵嚮量,採用LM算法優化BP神經網絡,通過歸一化後的不變矩對BP神經網絡進行訓練,應用訓練後的神經網絡作為分類器對剪紙紋樣進行模式識彆,實驗證明該方法能夠較好地識彆有一定藝術變形的剪紙紋樣.
침대전지문양예술과장변형적특점,장전지도상진행예처리,제취7개불변구작위전지문양적특정향량,채용LM산법우화BP신경망락,통과귀일화후적불변구대BP신경망락진행훈련,응용훈련후적신경망락작위분류기대전지문양진행모식식별,실험증명해방법능구교호지식별유일정예술변형적전지문양.
