首页> 外文会议>Florida Artificial Intelligence Research Society International Conference(FLAIRS-2000); 20000522-24; Orlando,FL(US) >Neural Network Based Classification Using Blur Degradation and Affine Deformation Invariant Features
【24h】

Neural Network Based Classification Using Blur Degradation and Affine Deformation Invariant Features

机译:基于神经网络的模糊退化和仿射变形不变特征分类

获取原文
获取原文并翻译 | 示例

摘要

Identification of affine deformed and simultaneously blur degraded images is an important task in pattern analysis. Use of global moment features has been one of the most popular techniques for pattern recognition and classification. In this paper, we introduce an approach to derive blur and affine combined moment invariants(BACIs). A neural network(NN) model is then employed to classify objects using these BACIs.
机译:仿射变形和同时模糊退化图像的识别是模式分析中的重要任务。使用全局矩特征已成为用于模式识别和分类的最受欢迎的技术之一。在本文中,我们介绍了一种导出模糊和仿射组合矩不变量(BACI)的方法。然后使用神经网络(NN)模型使用这些BACI对对象进行分类。

著录项

相似文献

  • 外文文献
  • 中文文献
  • 专利
获取原文

客服邮箱:kefu@zhangqiaokeyan.com

京公网安备:11010802029741号 ICP备案号:京ICP备15016152号-6 六维联合信息科技 (北京) 有限公司©版权所有
  • 客服微信

  • 服务号