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通过提取图像的底层特征,将特征输入BP神经网,应用共轭梯度法对网络进行有监督训练,即将先验知识加入神经网络中;一旦训练成功,依靠网络出色的泛化能力,系统就能正确识别图像中的物体和各物体的位置信息,这样就实现了对图像语义的理解。实验验证结果表明该系统对特定测试图像集的理解正确率达到了100%。
一个具有图像语义的物体分类系统的实现
【摘 要】
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通过提取图像的底层特征,将特征输入BP神经网,应用共轭梯度法对网络进行有监督训练,即将先验知识加入神经网络中;一旦训练成功,依靠网络出色的泛化能力,系统就能正确识别图像
【机 构】
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华南理工大学电子与信息工程学院
【出 处】
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科学技术与工程
【发表日期】
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2008年3期
【基金项目】
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国家自然科学基金（60372068）资助
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