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基于改进概率神经网络的交通标志图像识别方法
被引:14
作者
:
论文数:
引用数:
h-index:
机构:
黎群辉
论文数:
引用数:
h-index:
机构:
张航
机构
:
[1]
中南大学信息科学与工程学院
来源
:
系统工程
|
2006年
/ 04期
基金
:
湖南省自然科学基金;
关键词
:
交通标志;
识别算法;
概率神经网络;
不变距;
差异演化;
D O I
:
暂无
中图分类号
:
TP391.41 [];
学科分类号
:
080203 ;
摘要
:
神经网络具有较强的容错性和自适应学习能力,在交通标志图像识别中获得广泛的应用,但目前采用的多层感知器、BP神经网络以及径向基神经网络等几种神经网络存在一些不足,故本文提出采用改进概率神经网络进行交通标志图像识别的新方法,整个算法分两步实现:首先对交通标志图像提取它的T cheb ichef不变距并作为图像的特征;然后采用改进的概率神经网络进行识别。仿真实验表明,提出的方法比以前的方法有更好的识别效果。
引用
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页码:97 / 101
页数:5
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Differential evolution - A simple and efficient heuristic for global optimization over continuous spaces
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SIEMENS AG,D-81739 MUNICH,GERMANY
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SIEMENS AG,D-81739 MUNICH,GERMANY
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Price, K
[J].
JOURNAL OF GLOBAL OPTIMIZATION,
1997,
11
(04)
: 341
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