基于GA-BP神经网络的序列虹膜质量评价算法

针对虹膜质量评价指标单一或过多的情形, 提出一种基于GA-BP神经网络的序列虹膜质量评价算法. 首先对虹膜图像进行粗质量评价, 筛选掉大多数不合格的较差质量图像; 然后对虹膜图像进行精质量评价, 选用3个较重要的指标得出指标值; 最后结合BP神经网络融合精质量评价指标进行图像质量的最终评价. 在JLU-6.0虹膜库中进行验证, 并与其他算法进行对比测试, 测试结果表明, 该算法能保留较多的有效虹膜图像, 且分类精确度较高.     

基于GA-BP神经网络的序列虹膜质量评价算法

针对虹膜质量评价指标单一或过多的情形, 提出一种基于GA-BP神经网络的序列虹膜质量评价算法. 首先对虹膜图像进行粗质量评价, 筛选掉大多数不合格的较差质量图像; 然后对虹膜图像进行精质量评价, 选用3个较重要的指标得出指标值; 最后结合BP神经网络融合精质量评价指标进行图像质量的最终评价. 在JLU-6.0虹膜库中进行验证, 并与其他算法进行对比测试, 测试结果表明, 该算法能保留较多的有效虹膜图像, 且分类精确度较高.     

基于小波分析的BP网络含噪图像压缩算法的探讨

近年来BP神经网络在图像压缩技术中的应用已成为图像压缩的热点问题之一。与经典的压缩算法相比,具有更高的压缩比和重构图像质量。但实际上,原始图像经常受到噪声的污染,使得图像质量明显下降。通过研究小波图像去噪的方法,结合小波变换和BP神经网络,研究了基于小波域的BP神经网络图像压缩方法。先在小波域内对图像进行去噪,再用BP神经网络进行压缩,从而得到高质量的重构图像。结果表明,该算法对合噪声图像的压缩,获得了良好的图像质量,同时也证明了这种方法的有效性。     

基于小波包分解的虹膜图像质量评价算法

在虹膜识别系统中,虹膜图像的质量是影响识别效果的重要因素。为了保证识别的准确性,必须选择满足识别算法需要的图像来进行特征提取和模式识别。在对现有虹膜图像质量评价算法分析的基础上,该文提出了一种新的基于小波包分解的算法,根据虹膜纹理的特点确定小波包的分解方式,选取纹理高频分量分布最集中的子频带作为特征子频带,以其能量作为判别图像质量的准则。对比实验结果表明,该方法可以快速、准确地判断虹膜图像的质量,实现了对图像的实时处理,结果合乎人眼的主观度量,且区分不同质量图像的效果优于其它评价算法。     

基于BP神经网络改进算法的遥感图像分类试验

BP神经网络分类方法是一种新的模式识别方法,在遥感图像分类识别处理中有良好的应用前景。本文在阐明标准BP算法及其改进算法——Levenberg-Marquardt算法的基础上,介绍了BP神经网络的遥感图像分类过程,并在MATLAB平台下对基于BP神经网络的分类算法进行了试验。实验结果表明基于BP神经网络的遥感图像分类方法是一种有效的图像分类方法。     

一种基于BP网络和决策融合的高光谱遥感图像分类方法

BP神经网络在用于高光谱遥感图像分类时,其初始权值的选取对分类结果有很大影响.针对这种情况,提出了一种将BP神经网络与决策融合理论相结合的高光谱遥感图像分类方法,该方法将多个结构相同、初始权值不同的BP神经网络的分类结果进行融合,最后把融合结果作为原图像的最终分类结果,以实际的高光谱遥影像为例,说明该方法能够有效地提高遥感影像的分类精度.     

基于人工神经网络的遥感图像分类研究

随着人工神经网络系统理论的发展,神经网络技术日益成为遥感图像分类处理的有效手段,并有逐步取代最大似然法的趋势。本文重点讨论了遥感图像分类处理研究中应用效果显著的BP神经网络方法,并在MATLAB平台下对基于BP神经网络的分类算法进行了研究,最后将它的分类结果与最大似然法的分类结果进行了精度比较分析。结果表明基于BP神经网络的遥感图像分类效果是较好的,是一种有效的图像分类方法。     

基于人工神经网络的遥感图像分类研究

随着人工神经网络系统理论的发展,神经网络技术日益成为遥感图像分类处理的有效手段,并有逐步取代最大似然法的趋势.本文重点讨论了遥感图像分类处理研究中应用效果显著的BP神经网络方法,并在MATLAB平台下对基于BP神经网络的分类算法进行了研究,最后将它的分类结果与最大似然法的分类结果进行了精度比较分析.结果表明基于BP神经网络的遥感图像分类效果是较好的,是一种有效的图像分类方法.     

基于人工神经网络遥感图像分类的应用研究

阐述了遥感图像分类处理中应用BP神经网络的方法,在ENVI平台下,对基于BP神经网络的分类方法进行了研究。结果表明：基于BP网络神经的遥感图像分类效果是相当突出的,是一种非常有效地处理遥感图像的方法。     

基于计算机视觉的织物疵点自动检测

用小波变换结合BP神经网络对织物疵点进行检测和分类.采用平纹坯布作为试样,对油渍、缺经、缺纬疵点进行识别.摄相机摄取256×256图像,将拾取图像进行小波分解,然后把小波分解后的图像灰度值作为特征参数输入到BP神经网络进行检测识别.实验结果表明,用这种方法识别织物疵点,识别率可达到98%.     

基于机器学习的多源遥感影像融合土地利用分类研究

为了快速获取准确的城市土地利用信息,提高西南地区遥感影像城市土地利用分类信息提取的精度,探讨了当前快速发展的机器学习技术在该领域中的分类实验.选用昆明市主城区作为研究区域,以Landsat8与Sentinel-1A影像为原始数据,使用GS变换法对影像进行融合,使用卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)和BP神经网络(Back Propagation Network)2种分类算法对融合前后的遥感影像进行土地利用分类信息提取,对分类结果进行分析.研究结果表明:基于Landsat8和Sentinel-1A的融合影像数据的卷积神经网络分类算法具有最好的分类效果,其总体分类精度和Kappa系数分别为85.8091%,0.8124,认为基于多源遥感影像融合的卷积神经网络分类方法是获取准确的城市土地利用分类信息的一种可行的方法,可以为高原地区城市的土地利用分类提取研究参考.     

金属断口图像的非线性模式识别方法

针对金属断口图像模式识别的特点,提出应用小波变换技术提取断口图像特征的方法,在此基础上,利用神经网络的基本原理设计了一种断口图像模式识别的非线性分类器·通过实验确定了分类器的网络结构,给出了相关参数选择的方法·对几种典型的金属断口图像进行了计算机实验研究·实验结果表明,其平均正确识别率达93 75%,单独以能量作为特征值,其平均正确识别率可达到95%·这说明采用非线性分类器进行断口模式识别比采用线性分类器能取得更高、更可靠的正确识别率·研究结果显示出,这种基于小波变换技术和神经网络原理的非线性模式识别方法能对纹理变化复杂、规律性不强的断口图像进行有效识别,具有更好的适应性·     

基于小波神经网络的邮件分类算法研究

小波神经网络模型是将小波理论和神经网络结合起来的一种模型.通过对邮件分类问题的分析,采用由伸缩和平移因子决定的小波基函数代替传统的神经元激励函数的小波神经网络的方法,建立了相应的邮件分类的小波神经网络模型.该模型克服了传统BP神经网络参数不足、隐含层单元数目难以确定、收敛速度较慢等缺点.应用结果表明,该算法在邮件分类中能有效减少平均绝对误差,提高查准率,为邮件分类算法研究提供了一种新的方法.     

一种适于虹膜识别的特征提取算法

为克服现有基于线性变换特征提取方法中基向量非动态和参数需指定的缺陷,分析了虹膜的几何特征和识别原理,提出用独立成分分析ICA（Independent Component Analysis）方法进行虹膜特征提取,最大限度地去了除虹膜特征空间的冗余,克服了传统线性变换特征基向量非动态的缺陷;用BP（Back Propagation）神经网络进行虹膜分类,实现特征的降维和有效表示,并在自主研制的JLU-IRIS虹膜图像库中进行小样本空间实验。结果通过三种不同的识别率100%,96.5%和92.5%,表明了该算法的正确性和有效性。     

人工神经网络在土地覆盖分类中的应用

文章使用A STER遥感数据和土地利用分布图等地理辅助数据,用BP神经网络方法对土地覆盖进行了分类,并与最大似然法的分类结果进行精度比较分析提出神经网络方法在遥感图像分析与处理技术中的应用潜力。结果表明地理辅助数据参与的BP神经网络用于土地覆盖分类研究可以获得相对较好的分类结果。