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1.
边缘的提取在人脸识别技术中具有重要的意义。传统的算法检测到的边缘信息往往是不完整的,而且在检测噪声污染图像时会得到许多虚假的边缘;而神经网络算法由于没有样本的压缩功能,导致训练量过大。文章在传统算法的基础上结合神经网络算法对人脸图像的边缘进行检测。实验结果表明,该方法快速稳定,得到的边缘图像边界封闭性好,抗噪能力强。 相似文献
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杨丽 《新疆职业大学学报》2011,19(3):76-80
脉冲耦合神经网络用于图像检索时,具有平移、旋转、尺度、扭曲等不变性,同时对噪声还具有很好的鲁棒性．本文提出了一种改进的脉冲耦合神经网络图像纹理检索算法,该算法将脉冲耦合神经网络和离散余弦变换相结合．首先将脉冲耦合神经网络输出的二值图像序列进行离散余弦变换,然后选择不同的特征提取方法提取纹理图像的关键特征,最后利用欧氏距离分类器对图像进行识别,基于Brodatz纹理图像库的实验结果证明了该算法的有效性。 相似文献
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在分析人耳Haar和Lbp特征的基础上,提出了一种基于神经网络和人耳Haar-Lbp特征对人耳进行识别的方法.文中选取了人耳图像的Haar和Lbp双特征值作为神经网络的训练样本,并尝试利用粒子群优化算法与BP结合算法训练网络.仿真结果表明,文中提出的方法取得较好的效果. 相似文献
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为了对现有小型汽车号牌识别系统进行优化,改善车牌字符识别系统性能,借助 OpenCV 图像处理开源库,在车牌图像预处理阶段采用均值滤波方法提高图像质量,采用 Sobel 边缘检测算子对图像边缘进行提取,利用交替的膨胀、腐蚀操作结合车牌长宽比实现车牌轮廓定位,并根据列像素值对车牌字符进行切割,最后采用改进的 K 近邻算法对分割后的单个车牌字符进行识别。实验结果表明,基于改进 K 近邻算法的车牌识别系统处理时间为 2.08s,识别正确率达 91.3%。与传统的 K 近邻算法相比有着更高的识别率,与神经网络法相比,有着更快的识别速度。 相似文献
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基于遗传算法和神经网络的倒立摆控制系统 总被引：4，自引：0，他引：4
以单级倒立摆为对象,介绍了一种融合遗传算法的神经网络控制方法。该方法采用以多层前馈神经网络作为遗传搜索表示方法的思想,以神经网络为基础,用遗传算法来学习神经网络的权系数,既保留了遗传算法的强全局随机搜索能力,又具有神经网络的鲁棒性和自学习能力。仿真结果证明:遗传算法和神经网络的结合,可兼有神经网络广泛映射能力和遗传算法快速全局收敛等性能。 相似文献
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一种小波域K-Means遥感图像分类标注算法 总被引：1，自引：0，他引：1
由于合成孔径雷达图像（遥感）的相干斑噪声数据丰富,导致传统的遥感图像分割方法分割效果不佳,采用学习理论和神经网络改善图像处理性能。根据图像统计特征,采取神经网络语义提出一种高效的图像纹理特征分割方法。首先,利用K-means聚类提取遥感图像的纹理特征,然后根据遥感图像在小波域中的分布特征对其进行滤波,最后利用语义对滤波后的遥感图像纹理特征和灰度组成的矢量进行分割归类,在遥感图像分割中快速标注分类以便于视觉分析。利用区域一致性分割分类,由聚类样本特征匹配进行图像分类标注,对变化检测进行统计分析,过分割或欠分割误差聚类样本不做标注,选取最佳样本聚类k值标注分类结果。 相似文献
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在H.264编码算法的基础上,提出了多参考帧的运动估计快速算法--三维菱形搜索法(TDDS).实验结果表明,与未使用快速算法相比,使用本文提出的快速算法,在平均码率增加不到0.1%,恢复图像平均PSNR(峰值信噪比)下降不到0.1dB的情况下,编码速度提高2.5倍,满足实时视频通信的要求.算法与H.264标准兼容,可用于实际产品. 相似文献
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Edge detection is a crucial step to computer vision. Currently, there is not a single edge detector that has both efficiency
and reliability. Traditional differential filter-based algorithms have the advantage of theoretical strictness, but require
excessive post-processing. This paper introduces a neural network edge detector that takes advantage of moments features.
It functions as a neural pattern classifier that directly estimates the posterior probability from the training data set.
Two subsystems can be distinguished and different kinds of learning rules are used. For the end-user, it works as a black
box that directly transforms raw images into the edge maps so no complicated postprocessing is required. Tests on both simulated
and real images showed the proposed neural network edge detector is superior to traditional operators. 相似文献
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主要以2019年五一数学建模竞赛A题为背景,目的是研究运动员出手时的状态以及风向风速对标枪飞行轨迹的影响。通过分析理想状态下的平抛运动构建实际标枪飞行模型,运用改进后的神经网络遗传算法找到能够使标枪飞行更远的条件。该方法有效增强了模型的传递性和适应性,并在此基础上使用熵权法分析影响因素的相对重要性。实验结果表明,改进后的模型能够很好地模拟真实条件下的标枪飞行状态,且预测值符合实际要求。 相似文献
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牟来彦 《广东教育学院学报》2008,28(3):79-82
神经网络作为人工智能的一个分支,已在众多领域得到成功运用,把它用在教学领域还是一个新的尝试．结合多元智能理论,以学生的多元智能光谱为处理对象,建立了一个BP神经网络,利用LM算法和MATLAB语言,通过网络训练,得到了一种学生素质的处理方法． 相似文献
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GA—BP神经网络在高校教学评价中的应用 总被引：1，自引：0，他引：1
韦萌 《柳州职业技术学院学报》2011,11(1):23-26
针对BP神经网络在学习训练过程中容易陷入局部最优的问题,利用GA算法对其权值和阈值进行优化．构造了一个基于GA—BP神经网络的课堂教学质量评价模型,并将该算法具体运用于某高校的教学质量评价中。实验表明,该模型能比较客观地对课堂教学质量进行综合评价。 相似文献
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Based on the critical position of the endpoint quality prediction for basic oxygen furnaces （BOFs） in steelmaking, and the latest results in computational intelligence （C1）, this paper deals with the development of a novel memetic algorithm （MA） for neural network （NN） lcarnmg. Included in this is the integration of extremal optimization （EO） and Levenberg-Marquardt （LM） pradicnt search, and its application in BOF endpoint quality prediction. The fundamental analysis reveals that the proposed EO-LM algorithm may provide superior performance in generalization, computation efficiency, and avoid local minima, compared to traditional NN learning methods. Experimental results with production-scale BOF data show that the proposed method can effectively improve the NN model for BOF endpoint quality prediction. 相似文献
15.
Totransmitthemultimediadataovertheinternet ,pre encodedvideobitstreamsarepreferablebecauseofthelimitofthenetworkbandwidth .Inmostcases ,theencodershouldknowthechannelcharacteristicsinad vanceandencodethemasparameters .Consequently ,theflexibilityisreduced .Theratecontrolisemployedtocontroltheoutputbitrateaccordingtonetworkcondi tions.Forwirelessnetworks ,theirbandwidthsaremuchmorelimitedthanwirenetworks.Soratecontrolbecomesespeciallyimportantfortransmittingmultimediaoverthewirelessdomains[1- … 相似文献
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鉴于BP神经网络、RBF神经网络在城市供水量预测精度上的不足,利用粒子群算法优化两者相关参数,实现更高预测精度,并通过建立BP神经网络、RBF神经网络、PSO-BP神经网络、PSO-RBF神经网络分别对城市供水量数据进行仿真预测。最终测试样本统计结果显示：RBF神经网络比BP神经网络平均相对误差（MRE）低约1%,在拟合度（R2）上高约0.014;PSO-BP神经网络比BP神经网络在MRE上降低约1.25%,在R2上提高约0.05;PSO-RBF神经网络比RBF神经网络在MRE上降低约0.3%,在R2上提高约0.072。由此说明RBF神经网络比BP神经网络在城市供水量预测方面更有优势,并且利用粒子群算法优化神经网络模型参数可有效提升神经网络预测精度。 相似文献
17.
为了检测工作人员的烦躁情绪,实现情感状态的评价,通过在工作环境中诱发情感语音,获取了足够的测试样本,建立了2000条样本的工作环境情感语音数据库．在检测烦躁情绪过程中,首先提取语音的韵律特征和音质特征参数,然后利用基于蛙跳算法的改进的BP神经网络进行烦躁情绪识别．实验比较了BP,RBF和sFLA神经网络的性能,结果显示SFLA神经网络的识别率比BP神经网络高4．7％,比RBF神经网络高4.3％．实验结果表明,使用蛙跳算法训练随机初始数据可以优化神经网络的连接权重和阈值,加快收敛速度,提高识别率． 相似文献
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Traditional texture region location methods with Gabor features are often limited in the selection of Gabor filters and fail to deal with the target which contains both texture and non-texture parts.Thus,to solve this problem,a two-step new model was proposed.In the first step,the original features extracted by Gabor filters are applied to training a self-organizing map (SOM) neural network and a novel merging scheme is presented to achieve the clustering.A back propagation (BP) network is used as a classifier to locate the target region approximately.In the second step,Chan-Vese active contour model is applied to detecting the boundary of the target region accurately and morphological processing is used to create a connected domain whose convex hull can cover the target region.In the experiments,the proposed method is demonstrated accurate and robust in localizing target on texture database and practical barcode location system as well. 相似文献
19.
杨银贤 《重庆大学学报(英文版)》2005,4(1):50-54
1 Introduction Reinforcement learning is a machine learningmethod for agents to acquire the optimal policyautonomously from the environment of their behaviors.When an action is executed, the agent receives areinforcement signal by interacting with theenvironment. This technology has recently been used inmany fields, such as robot control [1], artificialintelligence [2], especially multi-agent system [3,4].Generally, when the state space of the environment issmall enough and all states can be e… 相似文献
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This paper deals with a multi-objective parameter optimization framework for energy saving in injection molding process. It
combines an experimental design by Taguchi’s method, a process analysis by analysis of variance (ANOVA), a process modeling
algorithm by artificial neural network (ANN), and a multi-objective parameter optimization algorithm by genetic algorithm
(GA)-based lexicographic method. Local and global Pareto analyses show the trade-off between product quality and energy consumption.
The implementation of the proposed framework can reduce the energy consumption significantly in laboratory scale tests, and
at the same time, the product quality can meet the pre-determined requirements. 相似文献