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介绍了MATLAB在图像压缩研究方面的应用,重点探讨基于BP人工神经网络的图像压缩的MATLAB实现和基于小波的图像压缩技术.MATLAB软件使用MATLABR2007a版本.并且通过计算机实验证明了经过小波变换和BP神经网络编解码的图像在实现高压缩率的情况下能够保证很好的图像质量,具有较好的视觉效果. 相似文献
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为提高图像识别的准确率和速度,结合遗传算法和BP神经网络设计了一种改进图像识别算法。由于传统BP神经网络本身存在结构参数不确定、收敛速率低、容易陷入局部最小值等问题。本文首先提取图像的颜色和纹理特征,利用BP神经网络实现特征的初步识别同时基于遗传算法在线优化BP神经网络结构参数。在此基础上,给出了图像识别流程。最后,根据证据理论实现图像识别结果融合以获得完整图像信息。仿真结果表明:所述算法具有较高的识别率和收敛速度;在少量训练样本条件下,改进BP神经网络依旧具有较好的泛化能力。 相似文献
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针对应用神经网络对消除噪声技术进行了研究。主要完成了以下的研究工作：研究了利用神经网络来消除噪声的可行性。探讨了基于反向传播（BP）神经网络和基于径向基函数（RBF）神经网络的消除噪声,并利用MATLAB软件进行仿真,得出一系列仿真波形. 相似文献
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目的:探讨BP神经网络算法在新疆高发病哈萨克族食管癌X射线图像纹理特征和形状特征分型中的应用。方法:选取哈萨克族正常食管图像、溃疡型食管癌图像和髓质型食管癌图像各100张,利用灰度共生矩阵算法和形状不变距算法分别提取图像的纹理和形状特征。然后,使用BP神经网络算法构造一个分类器,对正常食管和两种中晚期食管癌图像进行分类研究。结果:共提取了14维哈萨克族食管癌X射线图像纹理和形状特征向量,应用BP神经网络算法进行哈萨克族食管癌X射线图像分类实验,基于灰度共生矩阵算法的纹理特征分类准确率为85.333%,基于Hu不变距算法的形状特征分类准确率为65.333%,而纹理和形状综合特征的分类准确率达到了97.667%。结论:本研究提取基于灰度共生矩阵算法和Hu不变距算法的食管癌图像纹理和形状特征,通过构造BP神经网络分类器对食管癌医学图像进行分型研究。结果表明BP神经网络对综合特征的分类准确率较高,为临床医生诊断食管癌提供了参考,也为后期研发食管癌医学图像计算机辅助诊断系统奠定了基础。 相似文献
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《科技通报》2017,(2)
近年来环保部门越来越重视空气污染整治,秸秆焚烧不但产生大量烟雾而且会造成资源浪费,严重污染空气。文中以河南地区秸秆焚烧造成空气污染为研究方向,提出基于有雾图像物理模型的BP神经网络空气污染区域图像识别算法。首先,通过计算入射光衰减项和大气光增强项构建有雾图像的物理模型,利用该模型了解焚烧后有雾污染区域的形成条件,再根据暗原色先验原理对采集图像进行膨胀操作等处理,判断图像是否有雾并对有雾图像建立图像库;其次,以有雾图像库为基础,对焚烧区域中的火焰图像进行特征提取,在考虑干扰因素前提下将目标区域的多个特征参数作为输入神经网络的样本数据,经过神经网络结构训练、学习,预测秸秆焚烧空气污染区域,最终完成对该区域图像的识别过程。实验证明,利用文中BP神经网络图像识别算法实现了对空气污染区域的图像识别。 相似文献
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作为一个重要的人类外部特征．人脸识别具有重要的理论和实际应用价值针对人脸图像具有大样本和高维度的特点．本文提出了BP神经网络识别算法,分析了BP神经网络的基本特点,提出了利用人脸图像预处理获得面部图像的特征值,最后设计针对人脸识别的神经网络系统 相似文献
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基于改进神经网络的图像生物特征识别方法 总被引：2，自引：0，他引：2
在图像的固定生物特征识别过程中,传统的识别方法针对像素质量不高的问题,很难建立完整的寻优计算过程,识别效果不好。提出基于改进神经网络算法的图像特征识别方法。通过量子计算对神经网络进行优化,优化神经网络在特征识别中的阀值确定过程,完成图像识别。实验结果表明,利用改进的算法进行图像特征识别,能够极大的提高生物特征识别的准确性,扩展了应用的范围。 相似文献
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身份证是目前国内广为使用的一种个人身份标识物。但在使用过程中，尽管利用它可以实现个人身份识别，但并不能保证提供证件及号码的就是其本人。对于各种信用卡、储蓄卡以及其他以数字为标识的证件，也都存在这个问题。我们可以很轻松地验证号码的真伪，而提供号码的人可能不是原卡拥有者。虽然照片可以提高身份证和信用卡的可信度。但是如果有人故意要伪造的话，这种识别方法也很容易失去效果。 相似文献
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煤巷困岩稳定性受许多因素的影响,各因素间有着复杂的非线性关系。BP神经网络对输入的样本具有很强的识别与分类能力,可以实现精确的非线性预测。本文应用MATLAB语言,建立了适用于煤巷围岩稳定性分类的BP神经网络,具有很好的评价识别效果。 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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对储粮害虫进行分类识别是非常必要的,本文阐述了利用计算机数字图像处理技术提取静态储粮害虫图像的一阶灰度统计量特征、灰值游程矩阵的纹理特征以及几何形状特征,采用BP神经网络技术对特征进行分类和识别的主要技术和方法.该方法为储粮害虫的分类识别开辟了新的途径. 相似文献
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该文以神经网络数学模型为基础,对项目风险评价进行了研究。文章论述了BP神经网络能准确、快捷地评价项目风险,有较强的实用性;但其数学模型较为繁琐,为提高效率和质量,利用OLE接口,实现了在DELPHI中调用MATLAB神经网络工具箱。 相似文献
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将图像的像素特征与矩特征结合,构建了神经网络分类器,利用提取的特征向量对分类器进行了训练和测试。将图像二值化,并归一化为16＊16大小,提取了其每个像素点的0、1特征共16＊16—256维,图像的网格特征13维,及Hu矩特征7维,一共276维特征。建立了BP神经网络分类器,分别使用最速下降BP算法、动量BP算法、学习率可变BP算法对BP神经网络分类器进行了训练,得出了在相同条件下学习率可变BP算法训练时间短,收敛快的结论。建立了PNN神经网络分类器,与BP神经网络分类器性能进行比较,实验结果表明,PNN神经网络分类器性能更好。 相似文献
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本文首先对损伤参数进行了理论分析,提出基于神经网络的损伤识别原理,利用ansys建立简支梁数值分析模型,建立非线性映射能力较强的单隐层BP网络进行损伤识别,定位损伤,较为准确的判断了损伤程度。 相似文献