| 基于主元神经网络和K-均值的道路识别算法 |
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| 引用本文： | 程洪,郑南宁,高振海,李青.基于主元神经网络和K-均值的道路识别算法[J].西安交通大学学报,2003,37(8):812-815. |
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| 作者姓名： | 程洪 郑南宁 高振海 李青 |
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| 作者单位： | 西安交通大学电子与信息工程学院,710049,西安 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金资助项目 (60 0 2 43 0 1 ). |
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| 摘 要： | 为了提高道路识别算法的鲁棒性和自适应性，提出了基于局部统计特征和主元分析的道路识别算法．该方法用广义Hebb学习规则训练主元神经网络权值，然后将局部统计特征和图像像素值输入主元神经网络得到图像特征矢量，最后用K-均值分类器对该矢量进行分类，通过参考区域识别道路．仿真结果表明，该算法对于光照变化剧烈和阴影遮挡的道路图片均有较好的识别效果，以及较好的鲁棒性和自适应性．
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| 关 键 词： | 学习规则 主元神经网络 K－均值 道路识别 |
| 文章编号： | 0253-987X(2003)08-0812-04 |
| 修稿时间： | 2002年11月4日 |
Road Recognition Algorithm Using Principal Component Neural Networks and K-Means |
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| Cheng Hong,Zheng Nanning,Gao Zhenhai,Li Qing.Road Recognition Algorithm Using Principal Component Neural Networks and K-Means[J].Journal of Xi'an Jiaotong University,2003,37(8):812-815. |
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| Authors: | Cheng Hong Zheng Nanning Gao Zhenhai Li Qing |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | learning rule principal component neural networks K-means road recognition |
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