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一种使用前馈人工神经网络的高阶图像子采样方法
1
作者
吴传孙
周定康
幸锐
《计算机与现代化》
2003年第5期43-44,48,共3页
提出了一种高阶图像子采样的方法。该方法采用了前馈神经网络(FANN)。子采样的过程分为两个阶段。在第一个阶段中,使用了基于最小二乘法的正交剪枝算法。通过这个阶段,16个像素就采样为4个像素。在第二个阶段中,使用了全连接网络将4个...
提出了一种高阶图像子采样的方法。该方法采用了前馈神经网络(FANN)。子采样的过程分为两个阶段。在第一个阶段中,使用了基于最小二乘法的正交剪枝算法。通过这个阶段,16个像素就采样为4个像素。在第二个阶段中,使用了全连接网络将4个像素采样为1个像素,实验结果表明,本算法具有很好的时间性能比。
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关键词
高阶图像子采样方法
前馈人工神经网络
最小二乘法
图像
处理
模式识别
计算机
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题名
一种使用前馈人工神经网络的高阶图像子采样方法
1
作者
吴传孙
周定康
幸锐
机构
江西师范大学计算机学院
浙江大学计算机学院
出处
《计算机与现代化》
2003年第5期43-44,48,共3页
文摘
提出了一种高阶图像子采样的方法。该方法采用了前馈神经网络(FANN)。子采样的过程分为两个阶段。在第一个阶段中,使用了基于最小二乘法的正交剪枝算法。通过这个阶段,16个像素就采样为4个像素。在第二个阶段中,使用了全连接网络将4个像素采样为1个像素,实验结果表明,本算法具有很好的时间性能比。
关键词
高阶图像子采样方法
前馈人工神经网络
最小二乘法
图像
处理
模式识别
计算机
Keywords
FANN
subsample
prune
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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作者
出处
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1
一种使用前馈人工神经网络的高阶图像子采样方法
吴传孙
周定康
幸锐
《计算机与现代化》
2003
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