資料介紹
隨著當前信息技術的飛速發展,需要模式識別系統滿足、實現更多的要求。基于仿生模式識別理論,本文提出并實現了利用神經網絡進行識別的實物識別系統,首先詳細介紹了基于神經網絡的多角度實物識別系統的硬件實現和算法,詳細介紹了采樣和特征提取過程,并提出了適合神經網絡學習和識別的特征提取算法。
關鍵詞: 模式識別; 神經網絡; 多角度
Multi-angle Object Recognition System based on Neural Network WANG TING-ting (Electrical Engineering Institute, GuiZhou University, GuiYang, 55000, china) Abstract: Recently, as the fast development of information technology, the pattern recognition system is needed in many research areas. Based on the BPR theory, an multi-angle object-recognition system, using neural network, is realized. First of all, the hardware components, relative programs of the system are introduced, and then the procedure of sampling and feature extraction is described in detail. The paper proposed an algorithm of feature extraction which suit for the train and recognize of this recognition system.
Keywords: Pattern Recognition; Neural Network; Multi-angle
關鍵詞: 模式識別; 神經網絡; 多角度
Multi-angle Object Recognition System based on Neural Network WANG TING-ting (Electrical Engineering Institute, GuiZhou University, GuiYang, 55000, china) Abstract: Recently, as the fast development of information technology, the pattern recognition system is needed in many research areas. Based on the BPR theory, an multi-angle object-recognition system, using neural network, is realized. First of all, the hardware components, relative programs of the system are introduced, and then the procedure of sampling and feature extraction is described in detail. The paper proposed an algorithm of feature extraction which suit for the train and recognize of this recognition system.
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