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基于不变矩特征和神经网络的图像模式模糊分类
被引量：
12
1
作者
范立南
徐心和
《东北大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2004年第8期738-741,共4页
提出了一种基于不变矩特征和神经网络的医学图像识别模型·所设计的识别模型包括不变矩特征提取、不变矩矢量标准化、模糊化预处理、BP网络与竞争选择·利用不变矩方法提取医学图像的特征矢量,能有效检测出具有平移、旋转和比...
提出了一种基于不变矩特征和神经网络的医学图像识别模型·所设计的识别模型包括不变矩特征提取、不变矩矢量标准化、模糊化预处理、BP网络与竞争选择·利用不变矩方法提取医学图像的特征矢量,能有效检测出具有平移、旋转和比例变化的图像,利用神经网络作为分类器对提取的特征矢量分类,使用模糊化的方法先对输入特征数据做预处理再进行识别,每一个图像模式归属于某一类是以0到1的数字代表其归属程度·实验结果验证了模型的有效性,训练好的网络有很好的分类能力·
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关键词
医学图像
不变矩
矢量标准化
神经网络
模式识别
模糊分类
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职称材料
题名
基于不变矩特征和神经网络的图像模式模糊分类
被引量：
12
1
作者
范立南
徐心和
机构
东北大学信息科学与工程学院
出处
《东北大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2004年第8期738-741,共4页
基金
国家自然科学基金资助项目(60274024)
辽宁省教育厅科学基金资助项目(20411335)
文摘
提出了一种基于不变矩特征和神经网络的医学图像识别模型·所设计的识别模型包括不变矩特征提取、不变矩矢量标准化、模糊化预处理、BP网络与竞争选择·利用不变矩方法提取医学图像的特征矢量,能有效检测出具有平移、旋转和比例变化的图像,利用神经网络作为分类器对提取的特征矢量分类,使用模糊化的方法先对输入特征数据做预处理再进行识别,每一个图像模式归属于某一类是以0到1的数字代表其归属程度·实验结果验证了模型的有效性,训练好的网络有很好的分类能力·
关键词
医学图像
不变矩
矢量标准化
神经网络
模式识别
模糊分类
Keywords
medical image
moment invariant
vector standardization
neural network
pattern recognition
fuzzy classing
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于不变矩特征和神经网络的图像模式模糊分类
范立南
徐心和
《东北大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2004
12
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