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论文研究-基于分组BP神经网络的车型识别方法 .pdf 评分

基于分组BP神经网络的车型识别方法,康艳萍,,将BP神经网络应用于汽车车型的自动识别。在简述车型图像预处理和特征抽取的基础上。重点讨论学习算法的选取问题,提出一种新的分�
山国科技论文在线 ⑨随机选取卜个学习样本及对应的期望输出,更新学习次数(学习模式更新)。 ⑩学习次数小于设定的最大次数,转②,否则训练结束,网终不收敛。 神经网络分类器的学习算法 标准的误差反向后传( )学习算法,是基于梯度下降法的学习算法。 在每输入一个学习样本后,根据其产生的误差立即对权值进行调整,属于在线学习方式,实 验表明,在线学习方式时,网络受后面输入样木的影响较大,每一次梯度值都受样木噪声影 响,严重时,会影响用广要求的训练精度。为了消除这种样本顺序对结果的影响,可以采用 批处理学习方式,即使用批学习样本产生的总误差来调整权值,用公式衣示如下 式中,∑△代表连接权关于一批学习样本的调整量,表示由所有学习样本产生 的误差。 但是,当训练样本数量非常大时,这和方法在每一次的训练中增加了计算复杂度,丢弃 了样本之间的差异,降低了学习的敏感性。 为了解决这个问题,本文提出了一种新的训练方法,包括下面几步: ①把训练样本分成几个组 ②然后,所有的组依次学习,当前闻一组完成学习的时候保留它的权值,作为下面一组训练 的初始权值 ③当所有分组都结束学习时,如果最后组的误差满足要求,学习结束,否则,重复循环学 习,直到最后的误差满足要求。 实验结果显示,前面的问题得到了有效的解决 神经网络分类器的训练样本和测试样本 为了确保分类器的准确性,训练样本的选择,应该考虐下面几个要求: ①确保有足够的训练样本。 ②考虑相同类型车辆之间的细微差别。比如,不同厂家制造的相同类型的车辆在外形可 能有些不同。 ③当种类增多的时侯,要增加新的训练样本,应该根据分类器的要求来增加训练样本。 测试样本来源与图像,用来测试分类器的性能。我们应该收集足够多的测试样本来测试 算法和分类器的性能。下面是采集的三类车型的一部分样本,对样本,其中每类车对 样本包括多种型号,具体数据见表 表训练集样本数据及期望输出表 车型特征向量(样本输入值) 车型编码 车模式 (期望输出值) 型编码 (顶长比) 顶高比) (前后比) 客 山国科技论文在线 车 货车 轿 将提取的特征作为网络输入向量 其中为顶长比 为顶高比, 为前后比将车型编码见表作为网络的期输出向量={}:网多的实际输出 向量Y 设定网络训练目标误差为 分别用下述方法进行训练①附 加动量的算法动量系数取,学习速率取②自适应调整参数法采用 工具 箱的训练函数 ③共扼梯度法采用 工具箱的训练函数 ④本文所提的 方法。仿真结果见表。 表车型识别的仿真结果 误差达到 的 训练次的均方差误差 训练次数 附力动量的算 自适应调整参数 次时 的改进法 此时误差 共扼梯度法 此 时误差 本文所提的方法 次时 此时误差 本文所提方法的仿真图,所示: 山国科技论文在线 Edt View Filc Edit yicw insert -acls Pe fomr ance s3.69003e-J05, Ucal is C ocol .F4e.2 nal Epochs 3误达到O00 图4训练5000次的送方误差 实验结果及分析 本文的实验数据来源于公路上所采集的幅汽车图像,包括了不同的汽车类型,随意 的挑选了幅图像来对训练好的分类器进行测试,车辆提取特征过程如图所示,部分测 试样本见表。测试结果见图。 佟5车特提取过程 表测试样本表 车车型特征向量(样本输入值) 期望输出值 型客车 货 车 山国科技论文在线 R工GB一 rchcha, Epoch25 0. MSE MEE3。G 050。0001, Gradien3.0C22n≤9 0.0000 000o1 0.99G2 l。D g21 0.00780.9972 佟测试结果 实验结果表明,使用本文的方法设计的神经网络分类器训练速度快,识别率高,最大的 识别误差分量为 ,,具体见图所示。对幅图的测试时,由于环境影响,错误率 大概是%。该刚终能正确识别所有训练模式,只要样本正确,利用上述网络能正确区分 类午型。同时也满足了实际系统的需要 结束语 本文利用计算机视觉、模式识别等理论方法,结合先进的神经网终技术展开了汽车车型 自动识别的研究工作。本文提出的基于神经网络的汽车识别方法是一个成功的尝试。文 中所采用的分组训练方法,使得训练好的网络稳定性好,识别时间低,识别率高,是一种实 用的学习方法。 参考文献 厝红晓基于神经网络的汽车车型识别方法微电子学与计算机 陈爱斌,基丁支持向量机的车型识别中南大学,年月 耿彦峰,基亍模糊模式识屴的车型分类硏究,计算机工程,第卷第期 刘冬冬基于双目视觉和 算法的目标检测与跟踪山东大学 王耀南,李树涛等训算机佟像处理与识别技术高等教育出版社, 张良均,曹品等神经网络实用教程机械工业出版社, 作者简介:康艳萍(),女,河海大学计算机与信息学院(常州)研究生,主要研究方 向:信息处理与信息系统。

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基于bp神经网络的车牌识别技术

讲述了什么是神经网络,已经bp神经网络如何在车牌识别中应用,通过本篇文章,可以实现简单的神经网络,当然浮渣的神经网络需要继续学习。

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