基于不变矩和改进BP神经网络的目标识别

• 作者: 冯一 吴晓迪 文华荣 李秩
• 来源期刊: 光电技术应用
• 学科: 工学
• 关键词: 不变矩 BP神经网络 目标识别 Levenberg-Marquardt算法
• 年，卷（期）: 2013,（4）
• 页码范围: 49-54
• 页数: 6页
• 分类号: TP391
• 字数: 4859字
• 语种: 中文

摘要

基于Hu不变矩的尺度不变性，以图像的不变矩特征作为输入，建立基于批训练的改进型误差反向传播(BP)神经网络。运用基于Bayesian正则化的Levenberg-Marquardt算法优化误差函数计算精度，改进网络，实现参数最优化组合。通过MAT?LAB环境，建立了基于不变矩的改进BP神经网络目标识别模型。实验表明，该方法实现了对目标的准确识别和对干扰图像的正确判断。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	吴晓迪		18	62	5.0	7.0
2	冯一		2	8	1.0	2.0