基于浓度特征向量的目标识别与分类

• 作者: 刘更谦 岳宏 张明路 高金莲
• 来源期刊: 高技术通讯
• 关键词: 目标识别 特征提取 浓度特征向量 神经网络
• 年，卷（期）: 2004,（11）
• 所属期刊栏目: 先进制造与自动化技术
• 页码范围: 65-68
• 页数: 4页
• 字数: 3453字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1002-0470.2004.11.014

摘要

提出了一种新的基于零件浓度特征向量的目标识别与分类技术,以及由零件图像特征信息所构成的浓度特征信息的合理性验证方法.该技术不仅能够准确地反映目标图像的局部结构特征与整体结构特征之间的关系,而且较好地解决了计算机描述零件图像的特征信息的负担过重问题.实验表明,该技术具有识别准确、计算机负担小的优点.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	岳宏	河北工业大学机械工程学院	48	1019	18.0	31.0
2	张明路	河北工业大学机械工程学院	162	1528	20.0	33.0
3	刘更谦	河北工业大学机械工程学院	31	201	8.0	12.0
4	高金莲	河北工业大学机械工程学院	7	74	4.0	7.0