【摘 要】
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图像识别,是图像处理中的高级阶段,近年来在各个领域有着广泛的应用.图像识别有两个关键的技术:图像分割和模式识别.本文分析了BP神经网络的缺陷和遗传算法GA的特点,在对BP网
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图像识别,是图像处理中的高级阶段,近年来在各个领域有着广泛的应用.图像识别有两个关键的技术:图像分割和模式识别.本文分析了BP神经网络的缺陷和遗传算法GA的特点,在对BP网络模型进行多方面改进的基础上,提出了基于GA的BP网络模型算法,该算法利用遗传算法全局寻优能力强的特点,可克服神经网络易陷入局部极小、收敛速度慢的缺陷.另外,在图像几何目标识别中引入了一种遗传算法,此算法与传统的Hough变换相比,大大降低了目标识别的时间开销和存储空间的开销.本文对图像识别作了做了较为全面深入的研究.提出了一种引入动态聚类的图像中值滤波算法,此算法既消除了随机噪声带来的干扰,又保持了图像的边缘细节.
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