用于实时识别三维物体的级联神经网络模型的优化方法

• 作者: 刘玥 张延炘 申金媛 郭鹏毅 陈戍
• 来源期刊: 光学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 神经网络 级联模型 模式识别 互连权重
• 年，卷（期）: 2001,（1）
• 页码范围: 49-53
• 页数: 5页
• 分类号: TP183
• 字数: 4691字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:0253-2239.2001.01.012

摘要

利用级联神经网络模型对多个三维目标进行识别，为提高其正确识别率，提出多种优化方法，它们可单独使用，也可以联合使用。对不变性编码、算法、互连权重的二值化方法、样本优选等进行了研究和探讨。利用优化后的模型对三个飞机模型在视场内的任意位置、任意取向(面内旋转360°，面外旋转大于45°)的投影进行识别。计算机模拟表明正确识别率达到96%以上。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈戍	南开大学现代光学研究所国家教育部光学信息科学技术开放实验室	11	89	7.0	9.0
2	张延炘	南开大学现代光学研究所国家教育部光学信息科学技术开放实验室	34	310	12.0	15.0
3	郭鹏毅	南开大学现代光学研究所国家教育部光学信息科学技术开放实验室	6	42	3.0	6.0
4	申金媛	南开大学现代光学研究所国家教育部光学信息科学技术开放实验室	18	131	8.0	11.0
5	刘玥	南开大学现代光学研究所国家教育部光学信息科学技术开放实验室	9	40	4.0	6.0