论文部分内容阅读
提出了一种基于函数联接的感知器神经网络的纹理分类方法 .它采用高斯 -马尔柯夫随机场模型 (GMRF)对纹理进行描述 ,模型参数即为纹理特征 ,参数估计采用最小平方误差方法获得 .将估计参数作为表达纹理的特征向量 ,用感知器网络对特征进行分类 ,并且采用函数联接的方式解决线性不可分问题 .对纹理图象进行的实验表明 ,采用这种方法能够提高学习速度 ,简化计算过程 ,并取得较好的纹理分类效果 .