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摘要:
神经网络进行畸变不变性模式识别具有普适性、适应性、最优并行性及其在硬件上实现的优点,它可以有效地弥补光学相关模式识别在存在性上的局限性.两者的有效结合对模式识别的发展将起到很大的作用.神经网络和圆谐展开相结合的方式构造复合滤波器可以有效地实现对同一位移、平面旋转和缩放了的图像的畸变不变识别,并给出了该方法用于战斗机俯视图识别的计算机模拟结果.
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文献信息
篇名 基于神经网络和圆谐展开对战斗机俯视图位移、旋转和缩放的识别
来源期刊 光电子技术与信息 学科 工学
关键词 畸变不变性模式识别 旋转 缩放 圆谐展开 人工神经网络
年,卷(期) 2006,(1) 所属期刊栏目 信息处理技术
研究方向 页码范围 55-60
页数 6页 分类号 TN911.73
字数 3395字 语种 中文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 冯大毅 空军工程大学数理系 14 71 6.0 8.0
2 杨百愚 空军工程大学工程学院 34 148 6.0 10.0
3 袁宝玺 空军工程大学工程学院 3 5 1.0 2.0
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研究主题发展历程
节点文献
畸变不变性模式识别
旋转
缩放
圆谐展开
人工神经网络
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