基于差异演化概率神经网络的纹理图像识别

• 作者: 杨鼎强 肖淑苹 蒋加伏
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 纹理分类 小波包变换 概率神经网络 差异演化
• 年，卷（期）: 2008,（11）
• 所属期刊栏目: 图形、图像处理
• 页码范围: 179-181,198
• 页数: 4页
• 分类号: TP391.41
• 字数: 4631字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2008.11.052

摘要

引入差异演化(DE)算法来弥补基本概率神经网络的不足,从而提出一种基于差异演化概率神经网络的纹理图像识别方法.首先用树形结构小波包变换提取纹理图像的能量特征,用基于统计的纹理特征方法提取统计均值、平均能量、标准差和平均残余特征,得到纹理图像的特征矢量;然后用差异演化概率神经网络训练纹理图像的特征矢量,从而实现纹理图像的识别.实验结果表明:该方法较BP神经网络、RBF神经网络和基本的PNN有更高的识别正确率,且收敛更快.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	蒋加伏	长沙理工大学计算机与通信工程学院	62	490	14.0	18.0
2	杨鼎强	长沙理工大学计算机与通信工程学院	25	95	6.0	8.0
3	肖淑苹	长沙理工大学计算机与通信工程学院	4	29	4.0	4.0