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在对3种数据降维技术进行了比较研究的基础上,提出一种基于主成分分析(PCA)和BP神经网络的车标识别算法.首先,利用PCA方法获得特征车标;然后,将待识别车标投影到特征车标张成的子空间;最后,通过BP神经网络进行车标识别.实验结果表明,该算法能有效提高车标的识别率,对光照和噪声有很强的鲁棒性.
基于主成分分析和BP神经网络的车标识别
【摘 要】
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在对3种数据降维技术进行了比较研究的基础上,提出一种基于主成分分析(PCA)和BP神经网络的车标识别算法.首先,利用PCA方法获得特征车标;然后,将待识别车标投影到特征车标张成的子空间;最后,通过BP神经网络进行车标识别.实验结果表明,该算法能有效提高车标的识别率,对光照和噪声有很强的鲁棒性.
【机 构】
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大连职业技术学院基础部,辽宁师范大学计算机与信息技术学院,大连海事大学信息工程学院
【出 处】
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辽宁师范大学学报(自然科学版)
【发表日期】
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2010年02期
【基金项目】
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辽宁省博士科研启动基金项目（20061052）
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