| 基于神经网络的二维不变性目标识别方法 |
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| 引用本文： | 贾财潮,于洵,张季涛. 基于神经网络的二维不变性目标识别方法[J]. 光学学报, 1999, 19(8): 074-1078 |
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| 作者姓名： | 贾财潮 于洵 张季涛 |
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| 作者单位： | 1. 上海交通大学计算机科学与工程系,上海,200030
2. 西安应用光学研究所,西安,710065 |
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| 摘 要： | 提出了一种基于多层前馈神经网络的二维不变性目标识别方法。利用傅里叶描述器提取具有旋转、平移及尺度不变性的目标形状特征。由于所识别的工业工具具有一个自由度，它们形状有一定的动态变化导致同一目标的形状特征敌意一的不唯一性。文中采用含有两个隐层的多层前馈网络学习及识别这些特征矢量。在实验中，在四类机械工具进行测试，并将所提出方法与最近邻分类器进行比较，结果表明，具有反向传输（ＢＰ）学习算法的多层前馈网络
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| 关 键 词： | 神经网络 目标识别 傅里叶描述器 形状特征 |
| 收稿时间： | 1998-01-12 |
A Neural Network-Based Approach for Invariant Recognition of 2-D Objects |
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| Jia Caichao,Yu Xun,Zhang Jitao. A Neural Network-Based Approach for Invariant Recognition of 2-D Objects[J]. Acta Optica Sinica, 1999, 19(8): 074-1078 |
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| Authors: | Jia Caichao Yu Xun Zhang Jitao |
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