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提出一种把小波描述子和神经网络相结合的形状识别方法。通过小波描述子提取待识别物体的形状特征，所提取的特征值不受物体位移、缩放和旋转的影响，接着用多层分类器网络对物体的形状进行识别分类，并采用BP算法对神经网络进行学习和训练。最后得出令人满意的实验结果。
基于小波描述子和神经网络的形状识别
【摘 要】
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提出一种把小波描述子和神经网络相结合的形状识别方法。通过小波描述子提取待识别物体的形状特征，所提取的特征值不受物体位移、缩放和旋转的影响，接着用多层分类器网络对物体
【机 构】
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安徽工业大学计算机学院
【出 处】
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计算机技术与发展
【发表日期】
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2007年3期
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