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基于神经网络和证据理论的图像目标识别研究
被引:17
作者
:
黄金
论文数:
0
引用数:
0
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0
机构:
西北工业大学自动化学院
黄金
程咏梅
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机构:
西北工业大学自动化学院
程咏梅
皮燕妮
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机构:
西北工业大学自动化学院
皮燕妮
潘泉
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机构:
西北工业大学自动化学院
潘泉
机构
:
[1]
西北工业大学自动化学院
来源
:
计算机仿真
|
2005年
/ 11期
关键词
:
证据理论;
多传感器数据融合;
神经网络;
图像识别;
D O I
:
暂无
中图分类号
:
TP391.41 [];
学科分类号
:
080203 ;
摘要
:
提出了一种基于BP神经网络和D-S证据推理的多传感器数据融合图像目标识别算法,利用数据融合的思想对来自目标的多幅图像进行空间域融合处理。首先提取图像的Hu不变矩作为待识别目标图像的特征,尔后针对DS证据理论基本概率指派函数构造困难的问题,用BP神经网络对目标的初步识别结果构造基本概率指派函数,最后用D empster组合规则对BP网络的初步识别结果进行决策级数据融合,完成了三维飞机图像目标的识别仿真。仿真结果表明了融合识别方法的有效性和鲁棒性,识别率达到100%。
引用
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页码:184 / 186+197 +197
页数:4
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