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基于BP神经网络的行人和自行车交通识别方法
基于BP神经网络的行人和自行车交通识别方法
神经网络
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基于BP神经网络的行人和自行车交通识别方法
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基于BP神经网络的行人和自行车交通识别方法 (2008年)
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研究了基于BP神经网络的行人和自行车识别方法。首先对图像提取4个特征,形成特征向量作为BP神经网络的输入;然后设计BP神经网络的结构,网络输出为对行人和自行车的识别;为了确定BP神经网络合理的隐层神经元数目,分别对不同隐层神经元数目的神经网络进行了实验分析。最后利用实测的数据对BP神经网络进行训练、仿真实验,并对实验结果进行分析;结果表明:最佳网络的正确识别率为84%,行人和自行车的正确识别率分别
基于改进BP神经网络算法的目标识别方法
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颜色是物体表面的基本特征, 外部世界提供了丰富的颜色信息,因此通过颜色对目标进行识别[1-2]是一种常用的方法。然而,同一颜色在变化环境下所接收到的光照并不完全一样,不同于人眼识别的灵敏性。机器人视觉系统所感知到的目标颜色会随着光照的变化发生颜色畸变,降低识别精度。目前自然光线已经被逐渐引入到RoboCup中型组足球机器人比赛[3]中,因此在自然光照条件下的鲁棒性识别是当今研究的重点。
基于多概率神经网络模型的交通识别方法
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基于BP神经网络和卷积神经网络的MNIST手写数字识别
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本基于BP神经网络和卷积神经网络对手写数字识别进行研究,使用10000张已标注的大小为28*28的手写数字图片进行训练和测试,从所有图片中随机选出9000张作为训练样本对网络进行训练,另外1000张作为测试样本用于测试...
基于BP神经网络的手写数字识别.zip
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基于BP神经网络的手写数字识别实验报告.pdf
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基于BP神经网络的人脸识别
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基于BP神经网络的图像识别方法
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络作图像识别的方法,不对图像作特征提取,直接把图像数据作为神经网络识别器的输入。文章最后用Python完成了网络的训练与测试,并 给出了试验结果。结果表明,不作特征提取的神经网络图像识别系统具有很强的抗干扰...
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2017-10-25
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