基于改进概率神经网络的交通标志图像识别方法

• 作者: 张航 黎群辉
• 来源期刊: 系统工程
• 学科: 工学
• 关键词: 交通标志 识别算法 概率神经网络 不变距 差异演化
• 年，卷（期）: 2006,（4）
• 页码范围: 97-101
• 页数: 5页
• 分类号: TN391
• 字数: 4874字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-4098.2006.04.021

摘要

神经网络具有较强的容错性和自适应学习能力,在交通标志图像识别中获得广泛的应用,但目前采用的多层感知器、BP神经网络以及径向基神经网络等几种神经网络存在一些不足,故本文提出采用改进概率神经网络进行交通标志图像识别的新方法, 整个算法分两步实现:首先对交通标志图像提取它的Tchebichef不变距并作为图像的特征;然后采用改进的概率神经网络进行识别.仿真实验表明,提出的方法比以前的方法有更好的识别效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张航	中南大学信息科学与工程学院	80	1075	16.0	31.0
2	黎群辉	中南大学信息科学与工程学院	15	158	6.0	12.0