基于改进BP神经网络的图像识别系统

• 作者: 彭斯俊 杜伟伟 陈正旭
• 来源期刊: 通讯和计算机：中英文版
• 学科: 工学
• 关键词: 图像识别 独立成分分析 改进BP网络 ICABP
• 年，卷（期）: 2006,（2）
• 页码范围: 1-4
• 页数: 4页
• 分类号: TP391.41

摘要

本文提出了一种基于改进BP神经网络的图像识别方法。为提高BP网络的运行效率，先将图像进行滤波和降维处理，再运用独立成分分析（ICA）提取图像的独立成分，将原来较大的图像数据压缩成为一组彼此独立的输入变量。然后，采用改进的三层BP神经网络对输入变量进行训练。这样将ICA的空间局部特征提取功能和BP网络的自适应功能有机地结合起来，增强了系统的鲁棒性。数值仿真表明，该方法的图像识别率可达到91．2％。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	彭斯俊	武汉理工大学理学院	17	145	6.0	11.0
2	陈正旭	武汉理工大学理学院	8	11	3.0	3.0
3	杜伟伟	武汉理工大学理学院	3	7	2.0	2.0