科学技术与工程
科學技術與工程
과학기술여공정
SCIENCE TECHNOLOGY AND ENGINEERING
2008年
3期
676-681
,共6页
孙季丰%袁春林%邱卫东%余英林
孫季豐%袁春林%邱衛東%餘英林
손계봉%원춘림%구위동%여영림
图像语义%底层特征%BP网络%位置信息
圖像語義%底層特徵%BP網絡%位置信息
도상어의%저층특정%BP망락%위치신식
通过提取图像的底层特征,将特征输入BP神经网,应用共轭梯度法对网络进行有监督训练,即将先验知识加入神经网络中;一旦训练成功,依靠网络出色的泛化能力,系统就能正确识别图像中的物体和各物体的位置信息,这样就实现了对图像语义的理解.实验验证结果表明该系统对特定测试图像集的理解正确率达到了100%.
通過提取圖像的底層特徵,將特徵輸入BP神經網,應用共軛梯度法對網絡進行有鑑督訓練,即將先驗知識加入神經網絡中;一旦訓練成功,依靠網絡齣色的汎化能力,繫統就能正確識彆圖像中的物體和各物體的位置信息,這樣就實現瞭對圖像語義的理解.實驗驗證結果錶明該繫統對特定測試圖像集的理解正確率達到瞭100%.
통과제취도상적저층특정,장특정수입BP신경망,응용공액제도법대망락진행유감독훈련,즉장선험지식가입신경망락중;일단훈련성공,의고망락출색적범화능력,계통취능정학식별도상중적물체화각물체적위치신식,저양취실현료대도상어의적리해.실험험증결과표명해계통대특정측시도상집적리해정학솔체도료100%.
