基于学习向量量化网络的指定颜色物体的识别

• 作者: 仲崇权 杨素英 欧宗瑛 袁野
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: HSV模型 学习向量量化 模式特征向量 分类器
• 年，卷（期）: 2002,（10）
• 所属期刊栏目: 学术探讨
• 页码范围: 100-102
• 页数: 3页
• 分类号: TP242.6|TP391
• 字数: 2817字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1002-8331.2002.10.033

摘要

为解决计算机视觉中已知颜色属性的物体的识别问题,文章提出了一种基于HSV模型,以H、V参数特征值作为特征向量,应用基于LVQ学习算法的神经网络分类器进行颜色识别的的方法,很好地解决了指定颜色物体的识别问题.通过实验,对指定颜色的目标物体的识别效果比较理想,表明该算法是确实可行的.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	仲崇权	大连理工大学信息学院自动化系	66	887	16.0	27.0
2	杨素英	大连理工大学信息学院自动化系	23	376	11.0	19.0