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Neural network based image recognition system using geometrical moment

机译：基于几何矩的基于神经网络的图像识别系统

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Geometrical moments (GM) have been used in the classification of four closed planar shapes (Gupta and Srinath, 1987). Also a neural network approach for the classification of four closed planar shapes has been used in Khotanzad and Lu (1990). In this paper, a backpropagation neural network is used in the recognition of six different kinds of hand tools using geometrical moments. Experimental results indicate that the neural network approach gives a better recognition accuracy when compared with the two conventional statistical classifiers-namely the single nearest neighbour and minimum-mean-distance. Recognition accuracy using a neural network is over 98%.
机译：几何矩（GM）已用于四个封闭平面形状的分类（Gupta和Srinath，1987）。在Khotanzad和Lu（1990）中也使用了神经网络方法对四个闭合平面形状进行分类。在本文中，使用反向传播神经网络来识别使用几何矩的六种不同的手动工具。实验结果表明，与两个常规统计分类器（即单个最近邻居和最小均值距离）相比，神经网络方法具有更好的识别精度。使用神经网络的识别精度超过98％。

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