基于纹理特征与BP神经网络的运动车辆识别
기우문리특정여BP신경망락적운동차량식별
Motor Vehicle Identification Based on Texture Feature and BP Neural Network
  • 万方数据
    电视技术 전시기술
    TV ENGINEERING
    2013年 13期 150-152 ,共3页

    张秀林%王浩全%刘玉%安然

    장수림%왕호전%류옥%안연

    特征加权%尺度因子%纹理图像%BP神经网络%稳健性 特徵加權%呎度因子%紋理圖像%BP神經網絡%穩健性
    특정가권%척도인자%문리도상%BP신경망락%은건성
    feature weighting%scale factor%texture image%BP neural network%robustness
    在Gabor小波滤波器组与图像卷积值作为特征向量达到很高识别率的基础上,提出了一种特征值加权的Gabor小波纹理特征的提取方法.首先Gabor小波函数与纹理图像做卷积,然后加权处理尺度各不相同和方向各不相同的的卷积值,最后将均值和方差看作它们的特征向量,该方法使特征维数有所降低,并利用BP神经网络进行训练和仿真,实现运动车辆纹理图像的自动分类,达到运动图像的识别.实验结果表明此算法有效降低了图像的识别错误,增强了稳健性,对质量差的图像能够有效识别.
    재Gabor소파려파기조여도상권적치작위특정향량체도흔고식별솔적기출상,제출료일충특정치가권적Gabor소파문리특정적제취방법.수선Gabor소파함수여문리도상주권적,연후가권처리척도각불상동화방향각불상동적적권적치,최후장균치화방차간작타문적특정향량,해방법사특정유수유소강저,병이용BP신경망락진행훈련화방진,실현운동차량문리도상적자동분류,체도운동도상적식별.실험결과표명차산법유효강저료도상적식별착오,증강료은건성,대질량차적도상능구유효식별.
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