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协同神经网络是Haken提出的一种模式识别方法。本文在分析经典Haken协同神经网络的关键技术问题的基础上,提出了一种改进的协同神经网络新算法,并将改进的新算法应用于某高速公路地层断面信息识别问题上,与实际地层断面对比校验,表明网络的识别性能比经典Haken协同神经网络有较大的改进和提高。 相似文献
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基于人像识别技术的护照鉴定系统 总被引：1，自引：0，他引：1
本鉴定系统旨在使计算机具有通过人像识别束鉴别护照的功能。系统中以字符识别为先导，以人像识别为核心，是一种依托于图像理解、模式识别、计算机视觉和神经网络等高技术的智能系统，在公安、边检、旅店等行业具有广泛应用前景，可以有效地防范各种形式的刑事犯罪与经济犯罪。 相似文献
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字符识别是模式识别领域的一项传统课题,其内容是模式识别领域中很多课题的基本内容。人工神经网络的出现为字符识别的研究提供了一种新的手段,BP神经网络(Back Propagation Neural Network)作为人工神经网络的一个分支,现已成为其最广泛的应用。本文以三层BP网络作为模型,并将其应用于对金属角铁上的字符识别。由于角铁字符为数字与英文字母混合,文中在对传统的BP算法进行了改进的基础上,采用了分组神经网络的设计方法,取得了良好的识别效果。 相似文献
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车牌自动识别系统是一种利用车辆的动态视频或静态图像从而进行车牌号码自动识别的模式识别技术,是计算机视觉技术与模式识别技术相结合的技术领域。本文应用图像处理技术对车牌进行定位、获取字符,对字符进行分割,利用神经网络识别技术来对车牌字符进行识别,从而达到较好的自动识别效果。 相似文献
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电子计算机广泛应用于信息处理中,有极强的算术和逻辑运算能力,有极高的运算速度、精确度和可靠度。但是,它的形象思维能力与人相距甚远。如果计算机具备了模式识别能力,人们就可以使用机器来执行感知任务。文章运用了人工神经网络,模式识别的方法及原理,以Matlab软件作为平台来探讨应用神经网络对汉字进行识别。并通过对汉字样本图象采集输入,汉字图象二值化,行字切分,十进制存储等预处理,分别在有、无干扰的情况下对汉字进行识别,从而评价其性能的优劣。 相似文献
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基于Hopfield的脱机手写数字识别理论及算法 总被引：1，自引：0，他引：1
脱机手写数字识别在很多领域具有广泛的应用前景,国内外学者对此做了大量的研究工作,提出了很多预处理和模式识别的算法,大大提高了手写数字的识别精度。为了提高手写数字识别的精度,本文将Hopfield神经网络应用于脱机手写数字识别分析中,Hopfield神经网络的“能量函数”的能量在网络运行过程中,具有不断地减少最后趋于稳定的平衡状态的特性,而且网络一旦建立即可自动运行,无需训练。脱机手写数字的识别过程分为两步：训练阶段,识别阶段。在训练阶段,提取训练样本集的代数特征,建立网络模型,以输八向量为目标向量,保存网络连接权值和闺值以及代数特征;在识别阶段,将待识别数字特征送入网络运行,待网络运行到平衡状态后,将输出结果与数字特征库的向量进行比较,距离最小者即为待识别的数字。 相似文献
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基于图像的公路路面病害自动识别与分类,一直是图像处理和模式识别领域的一项挑战性工作,其对公路养护工程具有很大的指导作用。本文探索路面各类病害的数字图像特性,研究基于图像的路面病害自动识别分类方法。 相似文献
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数学形态学基础及研究方向的探讨 总被引：1，自引：0，他引：1
数学形态学处理是处理数字图像的一种新方法,它在代数的基础上运用形态学的原理对数字图像进行分析。许多非常成功的理论模型和视觉检测系统都采用了数学形态学算法作为其理论基础或组成部分。数学形态学可以用来解决抑制噪声、特征提取、边缘检测、图像分割、形状识别、纹理分析、图像恢复与重建、图像压缩等图像处理问题。目前,数学形态学已在计算机视觉、信号处理与图像分析、模式识别、计算方法与数据处理等方面得到了极为广泛的应用,形态学图象处理已经成为计算机数字图象处理的一个重要研究领域。本文主要对数学形态学的基本理论及其在图像处理中的应用进行了综述。 相似文献
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通过对模式识别系统的简要评述,对近年来几种基本的模式识别方法进行了总结,并对模式识别在汉字识别方面的应用原理作了介绍。 相似文献
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文章基于图像处理和神经网络进行岩体识别的方法,利用图像处理和神经网络岩体识别技术代替专业人员对岩体进行识别,对这种方法进行了系统分析说明,并研发了相应的处理软件。实验结果表明该方法具有较高的精度和识别效率。 相似文献
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模糊神经网络（Fuzzy Neural Networks,以下简称FNN）是模式识别领域的研究重点,具有广泛的应用背景。但FNN在复杂模式,尤其是在图象这样的高维空间上的分类效果并不理想。文章提出了一种基于交互式隶属度调整的模糊神经网络分类器算法,并在ORL人脸库上验证了该方法的有效性。 相似文献
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模式识别应用相当广泛,是科学研究计算机与相关专业的重要依据。模式识别方法逐渐替代了传统的目测放电谱图判别方式,能够有效识别局部放电,并能提高局部放电识别的科学性。 相似文献