一种基于不变距和PNN分类网络的图形识别方法
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一种基于不变距和PNN分类网络的图形识别方法
傅明;易昂;唐贤瑛;陈曦
【期刊名称】《交通科学与工程》
【年(卷),期】2003(019)001
【摘要】图形识别是模式识别的一个重要分支.通过对待识别图形提取7个不变矩,然后将其送入概率神经网络加以识别,以达到对图形进行分类的目的.试验结果表明,该方法不仅能对通常的图形进行分类,而且能对有缺损、畸变的图形进行分类 .【总页数】4页(P11-14)
【作者】傅明;易昂;唐贤瑛;陈曦
【作者单位】长沙交通学院,计算机工程系,湖南,长沙,410076;中南大学,湖南,长沙,410083;长沙交通学院,计算机工程系,湖南,长沙,410076;长沙交通学院,计算机工程系,湖南,长沙,410076;长沙交通学院,计算机工程系,湖南,长沙,410076
【正文语种】中文
【中图分类】TP394.1
【相关文献】
1.一种基于不变矩和最小范数分类的图像识别方法的研究 [J], 张军
2.基于Tchebichef不变距的图形识别 [J], 张航;罗大庸
3.一种基于结构分类和图形匹配的指纹识别方法 [J], 杨凤瑞;成瑜
4.Dev-BPNN:基于BP神经网络的网络终端设备识别方法 [J], 李新建
5.一种基于不变矩和BP网络的目标识别方法 [J], 孙红辉;王红霞;田涛
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