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采用人工神经网络技术改善光学模式识别系统的识别效率

         

摘要

在采用光学模式识别技术、SDF(综合鉴别函数)滤波技术进行实际场景中的三维目标畸变不变识别的时候,由于面对的是大量的非训练像的相关识别,加上场景图像中的不同噪声、背景的干扰,以及硬件识别系统的各种非理想特征等因素,均不可避免带来相关平面的S/N的严重退化,从而使按通常的阈值技术进行相关信号分割的方法失败。因而大大降低了OPR系统的识别效率。本文采用人工神经网络(ANN)技术与光学模式识别技术(OPR)相结合。通过对相关平面感兴趣区域(ROI)的分割与强度分布特征抽取以及脱机人工神经网络的训练过程,使OPR系统能有效地对输入的训练像、非训练像及各种背景噪声分别给出不同的输出响应。

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