资料介绍
随着当前信息技术的飞速发展,需要模式识别系统满足、实现更多的要求。基于仿生模式识别理论,本文提出并实现了利用神经网络进行识别的实物识别系统,首先详细介绍了基于神经网络的多角度实物识别系统的硬件实现和算法,详细介绍了采样和特征提取过程,并提出了适合神经网络学习和识别的特征提取算法。
关键词: 模式识别; 神经网络; 多角度
Multi-angle Object Recognition System based on Neural Network WANG TING-ting (Electrical Engineering Institute, GuiZhou University, GuiYang, 55000, china) Abstract: Recently, as the fast development of information technology, the pattern recognition system is needed in many research areas. Based on the BPR theory, an multi-angle object-recognition system, using neural network, is realized. First of all, the hardware components, relative programs of the system are introduced, and then the procedure of sampling and feature extraction is described in detail. The paper proposed an algorithm of feature extraction which suit for the train and recognize of this recognition system.
Keywords: Pattern Recognition; Neural Network; Multi-angle
关键词: 模式识别; 神经网络; 多角度
Multi-angle Object Recognition System based on Neural Network WANG TING-ting (Electrical Engineering Institute, GuiZhou University, GuiYang, 55000, china) Abstract: Recently, as the fast development of information technology, the pattern recognition system is needed in many research areas. Based on the BPR theory, an multi-angle object-recognition system, using neural network, is realized. First of all, the hardware components, relative programs of the system are introduced, and then the procedure of sampling and feature extraction is described in detail. The paper proposed an algorithm of feature extraction which suit for the train and recognize of this recognition system.
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