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Edge Detection Based on Image Features and LVQ1 Neural Network

机译:基于图像特征和LVQ1神经网络的边缘检测

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摘要

The paper for the first time brings forward a new method of edge detection based on LVQ1 (Learning Vector Quantization) neural network and the matchable feature vector with better anti-noise. Traditional edge detection arithmetic operators produce a lot of false edge while detecting the image stained by noise, so we bring forward a feature vector with better anti-noise that is the import of the LVQ1 neural network. The LVQ1 network is a kind of mixed neural network that adopts both the competitive learning without supervision and the learning with supervision.
机译:本文首次提出了一种基于LVQ1(学习矢量量化)神经网络和具有更好抗噪能力的可匹配特征向量的边缘检测新方法。传统的边缘检测算术运算符在检测到被噪声污染的图像时会产生大量的伪边缘,因此我们提出了一种具有更好抗噪性的特征向量,这是LVQ1神经网络的重要特征。 LVQ1网络是一种混合神经网络,它既采用无监督的竞争性学习,又采用有监督的学习。

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