基于双概率神经网络的纹理图像识别

摘要

为提高纹理识别速度,在文献1纹理图像识别正确率较高的基础上,提出一种基于双概率神经网络(DPNN)的纹理图像识别方法.首先构造两个概率神经网络A和B,如果纹理特征明显,以较少的纹理特征能量特征作为网络A的输入参数即可识别,否则再加入统计特征和能量特征一起作为概率神经网络B的输入参数以达到较高的识别率.实验结果表明:采用双概率神经网络的纹理图像识别较文献1有更快的识别速度.