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1、人們能很準(zhǔn)確的識(shí)別出同類性質(zhì)的圖像,而且無論它在什么樣的背景中,無論它放大、縮小、平移和旋轉(zhuǎn)等等。這主要由于人們能識(shí)別出特征,尤其是它的輪廓和形狀特征。隨著計(jì)算機(jī)圖像特征分析技術(shù)的發(fā)展,已經(jīng)能基本提取出物體的形狀特征,但與人腦的差別還是很大,而且不具有人腦的智能。本文目的主要是研究基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的機(jī)器視覺識(shí)別系統(tǒng),使其具有類似人腦的識(shí)別物體形狀特征的能力,并能較為有效的提取出物體的形狀特征,并將結(jié)果主要應(yīng)用于航空儀表的特征分析。
2、 在本文中,采用了基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)特征提取技術(shù)的設(shè)計(jì)思想。通過分析大量物體形狀特性和指針式儀表的形狀和結(jié)構(gòu)特征,考慮到良好的特征應(yīng)具有可區(qū)別性、可靠性、獨(dú)立性好、數(shù)量少的特點(diǎn),將航空儀表的特征分為:圓弧、矩形和直線三個(gè)類型。通過研究發(fā)現(xiàn)BP網(wǎng)絡(luò)能夠根據(jù)樣本學(xué)習(xí),具有自組織性、自學(xué)習(xí)性和容錯(cuò)性等特性,因此提出了基于模糊BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特征提取方法。并研究了由模糊隸屬度和特征矩陣組成的模糊加權(quán)算子,由均方差理論產(chǎn)生的均方差權(quán)值,在提取過程中對(duì)神
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