退化交通标志图像的RBPNN分类算法研究

作     者：丁淑艳 宋婀娜 李伦波 DING Shu-yan;SONG E-nuo;LI Lun-bo

作者机构：黑龙江科技学院电气与信息工程学院黑龙江哈尔滨150027 哈尔滨工业大学控制科学与工程系黑龙江哈尔滨150001 

出 版 物：《计算机仿真》 (Computer Simulation)

年 卷 期：2010年第27卷第1期

页      码：281-284,304页

摘      要：为了识别退化的交通标志图像,采用模糊-仿射联合不变矩直接提取图像的特征,并针对各阶模糊-仿射联合不变矩数量级差异较大问题,提出一种数量级标准化算法,避免了需要较大计算量的图像复原处理过程。同时在深入研究径向基概率神经网络的基础上,采用全局K-均值算法优化其网络结构,并将其用于交通标志图像的分类识别。仿真结果表明,模糊-仿射联合不变矩是一种有效的处理退化交通标志图像的方法,所设计的径向基概率神经网络分类器不仅具有精简的结构而且有较好分类精度和推广性能。

主 题 词：径向基概率神经网络 交通标志 模糊-仿射联合不变矩 

学科分类：12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程类] 081104[081104] 08[工学] 0835[0835] 0811[工学-水利类] 0812[工学-测绘类] 

D　O　I：10.3969/j.issn.1006-9348.2010.01.077

馆 藏 号：203107168...