【摘 要】
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该文针对图像识别技术中几种常用的识别方法的不足,简单介绍了神经网络算法原理和一种神经网络模型-----前馈网络(BP),从而提出一种基于神经网络的图像识别方法,并以汽车牌照
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该文针对图像识别技术中几种常用的识别方法的不足,简单介绍了神经网络算法原理和一种神经网络模型-----前馈网络(BP),从而提出一种基于神经网络的图像识别方法,并以汽车牌照自动识别系统和带钢表面缺陷识别与分类系统为例,详细介绍了基于神经网络的图像识别与分类技术实现的总体方案以及各个模块的功能.该文还指出特征提取及特征选择是图像识别技术中的关键技术之一,因此文中结合汽车牌照自动识别系统和带钢表面缺陷识别与分类系统,详细介绍了特征提取、特征选择原理以及车牌字符图像与带钢表面缺陷图像的特征提取算法;由于BP网络算法固有的缺点使其学习训练过程较为困难,阻碍其在图像识别系统中更好的应用,因此该文根据实践经验重点介绍了对BP神经网络的网络结构、学习算法等的改进方法,并结合汽车牌照自动识别系统和带钢表面缺陷识别与分类系统两个实例详细介绍了用改进的BP网络设计的分类器的实现过程.该文同时也在如何提高BP神经网络泛化能力方面做了一定的探讨.
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