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發(fā)視頻改進(jìn)概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)紋理圖像識(shí)別
2011-09-28 |
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資料介紹
引入差異演化( DE) 算法來(lái)彌補(bǔ)基本概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的不足, 從而提出一種基于改進(jìn)概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)( MPNN) 的紋理圖像識(shí)別方法。首先用樹形結(jié)構(gòu)小波包變換提取紋理圖像的能量特征, 用基于統(tǒng)計(jì)的紋理特征方法提取統(tǒng)計(jì)均值、平均能量、標(biāo)準(zhǔn)差和平均殘余特征, 得到紋理圖像的特征矢量; 然后用改進(jìn)的概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練紋理圖像的特征矢量, 從而實(shí)現(xiàn)紋理圖像的識(shí)別。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明: 采用基于改進(jìn)概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的紋理圖像識(shí)別方法較BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、RBF 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和基本的PNN 有更高的識(shí)別正確率, 且收斂更快。
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