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一种新的退化交通标志图像的分类算法研究
被引量:
2
1
作者
丁淑艳
华春梅
李伦波
《传感器与微系统》
CSCD
北大核心
2007年第8期43-47,共5页
为了识别退化的交通标志图像,提出了一种新的分类算法。该算法在处理图像的退化问题时,采用模糊—仿射不变距直接提取图像的特征而不需要图像的清晰化处理;在利用模糊—仿射不变距提取图像特征的基础上,采用递归正交最小二乘算法设计了...
为了识别退化的交通标志图像,提出了一种新的分类算法。该算法在处理图像的退化问题时,采用模糊—仿射不变距直接提取图像的特征而不需要图像的清晰化处理;在利用模糊—仿射不变距提取图像特征的基础上,采用递归正交最小二乘算法设计了一种新的径向基概率神经网络分类器。仿真结果表明:模糊—仿射不变距是一种有效的处理退化的交通标志图像的方法,所设计的径向基概率神经网络分类器不仅具有精简的结构,而且,具有较好分类和推广性能。
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关键词
交通标志
径向基概率神经网络
模糊-仿射不变距
递归正交最小二乘法
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职称材料
基于PNN的退化交通标志图像的识别算法研究
被引量:
10
2
作者
李伦波
马广富
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2008年第7期1703-1707,共5页
为了识别退化的交通标志图像,该文采用一种新的特征提取算法。该算法在处理图像退化问题时,采用模糊-仿射联合不变矩直接提取图像的特征,从而避免了需要较大计算量的图像复原处理过程。针对各阶模糊-仿射联合不变矩数量级差异较大问题,...
为了识别退化的交通标志图像,该文采用一种新的特征提取算法。该算法在处理图像退化问题时,采用模糊-仿射联合不变矩直接提取图像的特征,从而避免了需要较大计算量的图像复原处理过程。针对各阶模糊-仿射联合不变矩数量级差异较大问题,提出一种数量级标准化算法。在深入分析PNN与K-means聚类算法的基础上,提出采用全局K-均值算法优化设计概率神经网络分类器,并将其用于交通标志图像的分类识别。仿真结果表明:模糊-仿射联合不变矩是一种有效的处理退化交通标志图像的方法,所设计的概率神经网络分类器不仅具有精简的结构而且具有较好的推广性能。
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关键词
模式识别
概率神经网络
交通标志
模糊
-
仿射
联合
不变
矩
全局K
-
均值算法
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职称材料
基于RBPNN的退化交通标志图像的识别算法
被引量:
3
3
作者
李伦波
马广富
《吉林大学学报(工学版)》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2008年第6期1429-1433,共5页
为了识别退化的交通标志图像,提出了一种新的特征提取算法。该算法在处理图像退化问题时,采用模糊-仿射联合不变矩直接提取图像的特征,从而避免了需要较大计算量的图像复原处理过程。在利用模糊-仿射联合不变矩作为图像特征的基础上,采...
为了识别退化的交通标志图像,提出了一种新的特征提取算法。该算法在处理图像退化问题时,采用模糊-仿射联合不变矩直接提取图像的特征,从而避免了需要较大计算量的图像复原处理过程。在利用模糊-仿射联合不变矩作为图像特征的基础上,采用递归正交最小二乘算法优化设计径向基概率神经网络分类器。仿真结果表明:模糊-仿射联合不变矩是一种有效的退化交通标志图像的特征提取算法,所设计的径向基概率神经网络分类器不仅具有精简的结构而且具有较好的推广性能。
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关键词
计算机应用
模式识别
径向基概率神经网络
交通标志
模糊
-
仿射
联合
不变
矩
递归
正交最小二乘法
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职称材料
退化交通标志图像的RBPNN分类算法研究
被引量:
1
4
作者
丁淑艳
宋婀娜
李伦波
《计算机仿真》
CSCD
北大核心
2010年第1期281-284,304,共5页
为了识别退化的交通标志图像,采用模糊-仿射联合不变矩直接提取图像的特征,并针对各阶模糊-仿射联合不变矩数量级差异较大问题,提出一种数量级标准化算法,避免了需要较大计算量的图像复原处理过程。同时在深入研究径向基概率神经网络的...
为了识别退化的交通标志图像,采用模糊-仿射联合不变矩直接提取图像的特征,并针对各阶模糊-仿射联合不变矩数量级差异较大问题,提出一种数量级标准化算法,避免了需要较大计算量的图像复原处理过程。同时在深入研究径向基概率神经网络的基础上,采用全局K-均值算法优化其网络结构,并将其用于交通标志图像的分类识别。仿真结果表明,模糊-仿射联合不变矩是一种有效的处理退化交通标志图像的方法,所设计的径向基概率神经网络分类器不仅具有精简的结构而且有较好分类精度和推广性能。
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关键词
径向基概率神经网络
交通标志
模糊
-
仿射
联合
不变
矩
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职称材料
题名
一种新的退化交通标志图像的分类算法研究
被引量:
2
1
作者
丁淑艳
华春梅
李伦波
机构
黑龙江科技学院电气与信息工程学院
哈尔滨工业大学控制科学与工程系
出处
《传感器与微系统》
CSCD
北大核心
2007年第8期43-47,共5页
文摘
为了识别退化的交通标志图像,提出了一种新的分类算法。该算法在处理图像的退化问题时,采用模糊—仿射不变距直接提取图像的特征而不需要图像的清晰化处理;在利用模糊—仿射不变距提取图像特征的基础上,采用递归正交最小二乘算法设计了一种新的径向基概率神经网络分类器。仿真结果表明:模糊—仿射不变距是一种有效的处理退化的交通标志图像的方法,所设计的径向基概率神经网络分类器不仅具有精简的结构,而且,具有较好分类和推广性能。
关键词
交通标志
径向基概率神经网络
模糊-仿射不变距
递归正交最小二乘法
Keywords
traffic sign
radial basis probabilistic neural networks ( RBPNN )
combined blur
-
affine invariants (CBAIs)
recursive orthogonal least algorithm(ROLSA)
分类号
TP212 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
下载PDF
职称材料
题名
基于PNN的退化交通标志图像的识别算法研究
被引量:
10
2
作者
李伦波
马广富
机构
哈尔滨工业大学控制科学与工程系
出处
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2008年第7期1703-1707,共5页
基金
高等学校博士学科点专项科研基金(20050213010)
国家自然科学基金(60674101)资助课题
文摘
为了识别退化的交通标志图像,该文采用一种新的特征提取算法。该算法在处理图像退化问题时,采用模糊-仿射联合不变矩直接提取图像的特征,从而避免了需要较大计算量的图像复原处理过程。针对各阶模糊-仿射联合不变矩数量级差异较大问题,提出一种数量级标准化算法。在深入分析PNN与K-means聚类算法的基础上,提出采用全局K-均值算法优化设计概率神经网络分类器,并将其用于交通标志图像的分类识别。仿真结果表明:模糊-仿射联合不变矩是一种有效的处理退化交通标志图像的方法,所设计的概率神经网络分类器不仅具有精简的结构而且具有较好的推广性能。
关键词
模式识别
概率神经网络
交通标志
模糊
-
仿射
联合
不变
矩
全局K
-
均值算法
Keywords
Pattern recognition
Probabilistic Neural Networks (PNN)
Traffic sign
Combined Blur
-
AffineInvariants (CBAIs)
Global K
-
means algorithm
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
下载PDF
职称材料
题名
基于RBPNN的退化交通标志图像的识别算法
被引量:
3
3
作者
李伦波
马广富
机构
哈尔滨工业大学控制科学与工程系
出处
《吉林大学学报(工学版)》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2008年第6期1429-1433,共5页
基金
高等学校博士学科点专项科研基金项目(20050213010)
国家自然科学基金项目(60674101)
文摘
为了识别退化的交通标志图像,提出了一种新的特征提取算法。该算法在处理图像退化问题时,采用模糊-仿射联合不变矩直接提取图像的特征,从而避免了需要较大计算量的图像复原处理过程。在利用模糊-仿射联合不变矩作为图像特征的基础上,采用递归正交最小二乘算法优化设计径向基概率神经网络分类器。仿真结果表明:模糊-仿射联合不变矩是一种有效的退化交通标志图像的特征提取算法,所设计的径向基概率神经网络分类器不仅具有精简的结构而且具有较好的推广性能。
关键词
计算机应用
模式识别
径向基概率神经网络
交通标志
模糊
-
仿射
联合
不变
矩
递归
正交最小二乘法
Keywords
computer application
pattern recognition
radial basis probabilistic neural networks(RBPNN)
traffic sign
combined blur
-
affine invariants (CBAIs)
recursive orthogonal leastalgorithm (ROLSA)
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
下载PDF
职称材料
题名
退化交通标志图像的RBPNN分类算法研究
被引量:
1
4
作者
丁淑艳
宋婀娜
李伦波
机构
黑龙江科技学院电气与信息工程学院
哈尔滨工业大学控制科学与工程系
出处
《计算机仿真》
CSCD
北大核心
2010年第1期281-284,304,共5页
文摘
为了识别退化的交通标志图像,采用模糊-仿射联合不变矩直接提取图像的特征,并针对各阶模糊-仿射联合不变矩数量级差异较大问题,提出一种数量级标准化算法,避免了需要较大计算量的图像复原处理过程。同时在深入研究径向基概率神经网络的基础上,采用全局K-均值算法优化其网络结构,并将其用于交通标志图像的分类识别。仿真结果表明,模糊-仿射联合不变矩是一种有效的处理退化交通标志图像的方法,所设计的径向基概率神经网络分类器不仅具有精简的结构而且有较好分类精度和推广性能。
关键词
径向基概率神经网络
交通标志
模糊
-
仿射
联合
不变
矩
Keywords
Radial basis probabilistic neural networks(RBPNN)
Traffic sign
Combined blur
-
affine invariants(CBAIs)
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
一种新的退化交通标志图像的分类算法研究
丁淑艳
华春梅
李伦波
《传感器与微系统》
CSCD
北大核心
2007
2
下载PDF
职称材料
2
基于PNN的退化交通标志图像的识别算法研究
李伦波
马广富
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2008
10
下载PDF
职称材料
3
基于RBPNN的退化交通标志图像的识别算法
李伦波
马广富
《吉林大学学报(工学版)》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2008
3
下载PDF
职称材料
4
退化交通标志图像的RBPNN分类算法研究
丁淑艳
宋婀娜
李伦波
《计算机仿真》
CSCD
北大核心
2010
1
下载PDF
职称材料
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
检索结果
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