| 基于双概率神经网络的纹理图像识别 |
修订日期：2008-01-18  点此下载全文 |
| 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,(2):73-76 |
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| 肖淑苹 蒋加伏 |
| 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
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湖南省教育厅科学技术项目 |
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| 中文摘要: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. |
| 中文关键词:纹理识别 小波包变换 差异演化 双概率神经网络 |
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| Texture Image Recognition Based on Double Probabilistic Neural Network |
| XIAO Shu-ping JIANG Jia-fu |
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