基于BP神经网络的图像识别

随着信息技术的不断发展,数字影像技术已经渗透到生产生活的各个领域。该技术的传输和存储技术已经非常先进,但关键的图像识别技术一直是国内外的研究中心。由于传统图像识别方法的局限性,在搜索过程中还存在很多问题。神经网络为传统图像识别问题提供了一种新方法,因为它们需要较少的信息和复杂状态映射的实现。本文提出了一种基于BP神经网络的图像识别模型,利用神经网络研究。实验结果表明,该模型是高效的,具有良好的检测率。     

基于主分量分析的BP神经网络人脸图像识别算法

本文提出了一种基于主分量分析法和反向传播神经网络的图像识别方法，并详细阐述了这种方法的具体实现过程。在整个算法过程中，主分量分析法主要用于图像的预处理，也就是提取有用的特征样本；反向传播神经网络则是作为一个分类器对未知图像进行分类。此方法具有较强的自适应性、较高的识别率以及对某些噪声的鲁棒性。     

基于主分量分析的BP神经网络人脸图像识别算法

本文提出了一种基于主分量分析法和反向传播神经网络的图像识别方法,并详细阐述了这种方法的具体实现过程。在整个算法过程中,主分量分析法主要用于图像的预处理,也就是提取有用的特征样本;反向传播神经网络则是作为一个分类器对未知图像进行分类。此方法具有较强的自适应性、较高的识别率以及对某些噪声的鲁棒性。     

基于改进BP神经网络的图像识别系统

本文提出了一种基于改进BP神经网络的图像识别方法。为提高BP网络的运行效率，先将图像进行滤波和降维处理，再运用独立成分分析（ICA）提取图像的独立成分，将原来较大的图像数据压缩成为一组彼此独立的输入变量。然后，采用改进的三层BP神经网络对输入变量进行训练。这样将ICA的空间局部特征提取功能和BP网络的自适应功能有机地结合起来，增强了系统的鲁棒性。数值仿真表明，该方法的图像识别率可达到91．2％。     

一种改进的BP神经网络

BP神经网络利厢误差的反向传播调整神经网络的权值,BP神经网络的训练速度和训练误差很大程度上取决于学习逑率和动量因子的设置。本文提出了一种改进的BP神经网络模型,学习速率和动量因子随误差实时调节,并进行了仿真。仿真结果表明,改进的BP神经网络比传统的BP神经网络收敛更快,误差更小。     

基于多层BP神经网络的扑克牌识别

实现了多层BP神经网络识别扑克牌图像的方法，首先使用C语言来编写BP神经网络的算法以及用VC＋＋来实现对扑克牌图像的分析，然后再使用大量已知花色和牌点的扑克牌输入，作网络训练，训练完成后，利用网络识别样本扑克牌和带噪声的扑克牌。结果表明，该方法能够较准确地识别GIF扑克牌图像。     

基于GA&BP神经网络的计算机图像识别技术

随着人工智能神经网络的不断发展,基于深度神经网络的图像识别技术在经济、生活、科技各个领域应用广泛。笔者在基于神经网络的计算机图像识别基础上,将遗传GA算法和BP算法相结合,提出一种基于GA&BP深度神经网络的计算机图像识别算法。相比较BP神经网络法,所提GA&BP深度神经网络算法克服了收敛速度慢、训练时间长等缺点。     

基于多层BP神经网络的扑克牌识别

实现了多层BP神经网络识别扑克牌图像的方法,首先使用C语言来编写BP神经网络的算法以及用VC++来实现对扑克牌图像的分析,然后再使用大量已知花色和牌点的扑克牌输入,作网络训练,训练完成后,利用网络识别样本扑克牌和带噪声的扑克牌。结果表明,该方法能够较准确地识别GIF扑克牌图像。     

基于BP神经网络的计算机图像智能识别方法

基于BP神经网络的计算机图像识别模型能够有效识别收敛识别误差,随着人工智能神经网络的发展,图像识别技术无论在实时性还是准确性方面都有很大提升。基于计算机图像识别的意义,分析BP神经网络的计算机智能图像识别模型。由于BP神经网络与其他网络的融合算法相比,在性能和准确率上更加突出,由此提出了基于GA&BP深度神经网络算法的计算机图像识别优化模型,通过实验对比分析加以验证,证明优化模型收敛速度更快,识别准确更高,具有更加明显的应用优势。     

基于改进的BP神经网络车牌识别的研究

近年来,城市智能交通系统发展的很快,车牌识别系统作为城市智能交通系统中信息采集的一种重要手段,也引起越来越多关注.本文对车牌识别的形态进行深入研究,应用了改进的BP神经网络算法.实验结果显示这个方法可以更高效的识别车牌并且建立一个良好的未来车牌识别技术的基础.     

基于BP神经网络的人脸识别研究

为了对人脸图像的特征向量进行分类以达到人脸识别的目的,本文提出了运用BP神经网络进行人脸识别的方法。将人脸图像矩阵的奇异值作为识别特征,将BP神经网络作为分类器,通过实验表明该方法操作性强,结果可靠,可以快速的进行人脸图像识别。     

浅谈BP神经网络在模式识别中的应用

模式识别技术在各行各业都有广泛的应用。在工业检测、医疗仪器的样本检查分析、军事卫星侦察、人工智能方面有着举足轻重的作用。该文介绍基于BP神经网络的模式识别方法。运用一种基于BP神经网络的改进算法,将基于学习的思想引入到模式识别中,对样本数据进行学习和训练,形成良好的网络,最后对与已训练好的网络进行检验的整个过程,由于达到了一定的准确度,避开了传统方法计算属性权重的问题。     

基于BP神经网络的手写体数字识别

手写体数字识别是多年来的研究热点,也是字符识别中的一个特别问题。由于手写体数字字体变化很大,传统的识别方法很难达到高的识别率。针对传统的数字识别方法的复杂性和局限性,提出了一种基于BP神经网络的手写体数字的识别方法。该方法在提取手写体数字点特征、笔划密度特征基础上,利用改进的BP神经网络进行训练识别。经实验,识别率达94％。实验结果表明,该方法对手写体数字识别效果良好,不仅简化了传统识别的繁杂性,而且提高了识别的准确性。     

基于BP神经网络的手写数字识别算法研究

讨论了一个手写数字识别系统的原理及其实现。特征提取的方法是:计算字体轮廓的曲率特征,并在计算曲率的过程中使用了B样条函数;对曲率进行了大小和平移规整化,这样得到的曲率具有大小和方向的不变性。为了得到更紧凑的特征,采用了小波对其进行降维。采用了BP神经网络作为分类器,实验结果表明,对于字形相似的数字也达到了较高的识别率。还简介了识别系统的模块设计和界面设计。     

基于小波变换和BP神经网络的人脸识别方法

提出了将人脸图像的小波分解系数和BP神经网络相结合以达到人脸识别的新方法。针对不同的小波基,对人脸图像作小波分解,并将分解低频系数作为人脸特征送入神经网络进行训练。实验表明,选择恰当的小波基能够达到较高的识别率。     

基于BP神经网络的图像压缩的Matlab实现

BP网络是目前最常用的一种人工神经网络模型,它利用多层前馈网络的模式变换能力实现数据编码,直接提供数据压缩能力.在介绍BP网络图像压缩机原理及算法的基础上,通过计算机Matlab仿真实验实现数字图像压缩,并分析了各种参数对重建图像性能的影响.     

基于Matlab神经网络的图像识别

神经网络是信息科学、脑科学、神经心理学等诸多学科近年来共同关注的研究热点.由于神经网络具有良好的抽象分类特性,使其成为解决图像识别相关问题的有效工具.在简述图像识别过程的基础上重点讨论利用BP神经网络对图像进行识别,用Matlab完成对神经网络的训练和测试,获得满意的结果.     

基于改进BP神经网络的夜间车牌识别算法研究

为了提高夜间条件下车牌识别准确率,提出了一种基于改进BP神经网络的车牌识别算法.为了改善夜间环境下车牌图像的质量和清晰度,在图像预处理过程中采用了图像平滑处理增强技术;利用图像边缘检测技术实现了对图像正确定位,然后通过统计车牌图像白色像素个数的方法对字符分割;在此基础上,使用基于附加动量法和自适应学习速率改进的BP神经网络方法精确识别车牌.实验结果表明,该方法对夜间车牌的分割和识别是有效的.