基于小波描述子和神经网络的形状识别

• 作者: 刘宏申 夏敏
• 来源期刊: 计算机技术与发展
• 学科: 工学
• 关键词: 形状识别 小波描述子 多层感知器 BP算法
• 年，卷（期）: 2007,（3）
• 所属期刊栏目: 智能、算法、系统工程
• 页码范围: 106-108
• 页数: 3页
• 分类号: TN911.73
• 字数: 2326字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-629X.2007.03.030

摘要

提出一种把小波描述子和神经网络相结合的形状识别方法.通过小波描述子提取待识别物体的形状特征,所提取的特征值不受物体位移、缩放和旋转的影响,接着用多层分类器网络对物体的形状进行识别分类,并采用BP算法对神经网络进行学习和训练.最后得出令人满意的实验结果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘宏申	安徽工业大学计算机学院	41	255	9.0	14.0
2	夏敏	安徽工业大学计算机学院	7	50	4.0	7.0