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基于L-M算法及不变矩特征值优化的神经网络图像识别

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摘要 文章采用基于L-M算法的BP神经网络,并在图像特征提取量的选择中,结合了不变矩特征值和灰度共生矩阵导出的基于纹理的特征量,以车牌识别为例进行图像识别。经过训练和测试,得到L-M及特征量优化的神经网络,在精度和识别速度上都优于BP神经网络。
作者 张鑫 孙勇
出处 《科技创新与应用》 2017年第19期1-2,5,共3页 Technology Innovation and Application
基金 江苏省大学生创新训练项目"机器视觉在图像信息可视化领域应用的研究"(编号:201610290064X)
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