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基于双概率神经网络的纹理图像识别
引用本文:肖淑苹,蒋加伏.基于双概率神经网络的纹理图像识别[J].计算技术与自动化,2008,27(2):73-76.
作者姓名:肖淑苹  蒋加伏
作者单位:长沙理工大学,计算机与通信工程学院,湖南,长沙,410076
基金项目:湖南省自然科学基金 , 湖南省教育厅科学技术项目
摘    要:为提高纹理识别速度,在文献1纹理图像识别正确率较高的基础上,提出一种基于双概率神经网络(DPNN)的纹理图像识别方法。首先构造两个概率神经网络A和B,如果纹理特征明显,以较少的纹理特征能量特征作为网络A的输入参数即可识别,否则再加入统计特征和能量特征一起作为概率神经网络B的输入参数以达到较高的识别率。实验结果表明:采用双概率神经网络的纹理图像识别较文献1有更快的识别速度。

关 键 词:纹理识别  小波包变换  差异演化  双概率神经网络
文章编号:1003-6199(2008)02-0073-04
修稿时间:2008年1月18日

Texture Image Recognition Based on Double Probabilistic Neural Network
XIAO Shu-ping,JIANG Jia-fu.Texture Image Recognition Based on Double Probabilistic Neural Network[J].Computing Technology and Automation,2008,27(2):73-76.
Authors:XIAO Shu-ping  JIANG Jia-fu
Affiliation:XIAO Shu-ping,JIANG Jia-fu(School of Computer , Communication Engineering,Changsha University of Science , Technology,Changsha 410076,China)
Abstract:A new texture recognition method which is based on double probabilistic neural network is proposed in this paper for improving the recognition speed.It is on the basis of the literature 1 which has the higher recognition accuracy already.Construct two probabilistic neural network A and B at first,if the texture feature is obviously,only with the energy feature as the characteristic parameter of probabilistic neural network A can achieve the recognition,or add the statistical feature to the energy feature,ta...
Keywords:texture reeognition  wavelet packet transform  differentia evolution  double probabilistic neural network  
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