基于BP神经网络的图像识别技术研究

图像识别以图像的主要特征为基础,根据这些特征进行识别和分类。通常有效提取待识别样本的特征是一件很困难的工作。而BP神经网络通过非线性计算来识别图像,相比较而言,它的特征抽取过程要简单得多。但是,BP算法还存在许多值得探讨的地方,如收敛速度慢和容易陷入局部极小等问题。为改进BP算法存在的不足,将遗传算法引入其中。遗传算法具有很强的宏观搜索能力,并且简单通用,用它来完成前期搜索能较好地克服BP算法的部分缺点。