基于GA—RBF神经网络及边界不变特征的车辆识别

来源 :智能系统学报 | 被引量 : 12次 | 上传用户：xujuenrong

【摘要】

：

修正的边界不变矩在目标旋转、缩放和平移过程中能保持不变性.将其作为车辆目标的识别特征,并且利用遗传算法(GA)优化径向基函数(RBF)神经网络参数,能很好地实现对车辆目标的识别.实验表明,该方法在复杂背景下对目标的识别具有很强的鲁棒性,能快速准确地识别车辆类型;并且边界不变特征的引入,减少了数据运算量,提高了识别效率.

【作者】

：

张涛费树岷李晓东

【机构】

：

东南大学复杂工程系统测量与控制教育部重点实验室

【出处】

：

智能系统学报

【发表日期】

：

2009年03期

【关键词】

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车辆识别遗传算法径向基函数网络边界矩不变量 vehicle recognition genetic algorithms radial basis fun

【基金项目】

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国家自然科学基金重点资助项目（60835001）.

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