计算机工程与应用
計算機工程與應用
계산궤공정여응용
COMPUTER ENGINEERING AND APPLICATIONS
2006年
23期
198-200,228
,共4页
组合神经网络%胎号识别%特征提取%矩
組閤神經網絡%胎號識彆%特徵提取%矩
조합신경망락%태호식별%특정제취%구
汽车胎号识别系统要求胎号识别方法具有极高的识别正确率和置信度.文章对胎号识别方法进行了研究,以汽车胎号识别为背景,对大量的胎号字符图像样本进行特征量提取,研究了并行组合网络和仿串行组合网络的识别性能,并结合这两种组合网络的优点,提出了一种串并行混合神经网络,第一级为并行组合网络,第二级为单级网络且其识别分类的对象仅为前一级网络拒识的胎号样本.大量的胎号样本识别实验表明,串并行混合组合神经网络的识别正确率和置信度可达到99.2%和99.5%.
汽車胎號識彆繫統要求胎號識彆方法具有極高的識彆正確率和置信度.文章對胎號識彆方法進行瞭研究,以汽車胎號識彆為揹景,對大量的胎號字符圖像樣本進行特徵量提取,研究瞭併行組閤網絡和倣串行組閤網絡的識彆性能,併結閤這兩種組閤網絡的優點,提齣瞭一種串併行混閤神經網絡,第一級為併行組閤網絡,第二級為單級網絡且其識彆分類的對象僅為前一級網絡拒識的胎號樣本.大量的胎號樣本識彆實驗錶明,串併行混閤組閤神經網絡的識彆正確率和置信度可達到99.2%和99.5%.
기차태호식별계통요구태호식별방법구유겁고적식별정학솔화치신도.문장대태호식별방법진행료연구,이기차태호식별위배경,대대량적태호자부도상양본진행특정량제취,연구료병행조합망락화방천행조합망락적식별성능,병결합저량충조합망락적우점,제출료일충천병행혼합신경망락,제일급위병행조합망락,제이급위단급망락차기식별분류적대상부위전일급망락거식적태호양본.대량적태호양본식별실험표명,천병행혼합조합신경망락적식별정학솔화치신도가체도99.2%화99.5%.
