基于Wiener滤波,K-L变换和BP网络的数字识别

顾洋; 王庆林; 徐立新

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基于Wiener滤波,K-L变换和BP网络的数字识别

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研究基于传统模板匹配的识别灰度图像中数字的方法 .在对大量样本图像模板进行 Wiener滤波的基础上 ,利用 K- L 变换进行特征提取 ,用低维子空间描述高维空间中的图像 .将低维子空间中的向量加载到 BP网络的输入端进行训练 ,调整神经网络权值 .权值稳定后 ,在网络输入端加载经过预处理的待识别灰度数字图像 ,在输出端即可得到识别结果 .该方法有效地利用了 Wiener滤波器以最小方差对原始信号的恢复能力、K- L 变换的降维特性和

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来源
《北京理工大学学报》 |2002年第1期|113-116|共4页
作者
顾洋; 王庆林; 徐立新;
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作者单位

北京理工大学自动控制系;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类 TP391.43;
关键词
Wiener滤波; K-L变换; BP网络; 模板匹配; 数字识别; 数据映射处理能力; 降维特性;

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