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题名基于BP神经网络的船舰目标识别分类
被引量：12
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作者
梁锦雄
王刻奇
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机构
广州城市职业学院信息技术系
中山大学南方学院电子通信与软件工程系
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出处
《舰船科学技术》
北大核心
2015年第3期206-209,共4页
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文摘
随着各国在海洋领域竞争的日益激烈,船舰目标自动识别技术正逐渐成为研究热点。本文利用BP神经网络对航空母舰、驱逐舰、护卫舰、客船、集装箱、民用货船6种船只类型进行分类,首先对船舰图像进行中值滤波,去除随机噪声和椒盐噪声,然后利用OTSU法将灰度图像分割成背景和目标两部分,接着对目标区域提取了Hu不变矩、边缘梯度方向直方图、周长-面积比3个特征。为了使边缘梯度方向直方图也具有旋转和尺度不变性,本文提出了一种变换方法:将直方图循环右移,直至其最大值到达直方图最右端。最后利用BP神经网络对船舰图像进行了训练和测试。测试结果表明,本文的分类算法对船舰目标的分类精度达到84%左右,有效实现了常见船舰类型的识别分类。
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关键词
BP神经网络
HU不变矩
边缘梯度方向直方图
周长-面积比
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Keywords
BP neural network
Hu invariant moment
edge gradient direction histogram
perimeterarea ratio
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分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于尺度特征的手机拍摄打印数字序列分割
被引量：1
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作者
苑俊英
郭中华
曹惠茹
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机构
中山大学南方学院电子通信与软件工程系
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出处
《河北大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2015年第5期532-537,共6页
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基金
广东高校优秀青年创新人才培养计划项目(2013LYM0123)
广东省科技计划项目(2013B090500067)
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文摘
针对手机拍摄图像中普遍存在几何失真、光照不均和噪声等现象,提出了一种基于数字尺度特征的数字序列分割算法NSFS.该方法首先对数字序列图像进行预处理,消除噪声和残留表格线;然后,提取包含数字序列的最小矩形,利用数字尺度特征,对包含数字序列最小矩形的每个连通分量进行数字分割.此算法实现简单,适用于不同数据表格、不同字体和格式的数字序列.目前业界仍没有合适的图像库,为验证算法的性能,搭建了一个基于不同品牌手机拍摄的不同表格的图像库.基于此数据库的实验表明,基于数字尺度特征的数字序列分割算法达到了96%以上的正确分割率.
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关键词
数字分割
特征尺度提取
数字识别
手机拍摄图像
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Keywords
digit segmentation
feature extraction
digit recognition
mobile captured image
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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