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一个具有图像语义的物体分类系统的实现

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摘要

通过提取图像的底层特征,将特征输入BP神经网,应用共轭梯度法对网络进行有监督训练,即将先验知识加入神经网络中;一旦训练成功,依靠网络出色的泛化能力,系统就能正确识别图像中的物体和各物体的位置信息,这样就实现了对图像语义的理解.实验验证结果表明该系统对特定测试图像集的理解正确率达到了100%.

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来源
《科学技术与工程》 |2008年第3期|676-681|共6页
作者
孙季丰; 袁春林; 邱卫东; 余英林;
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作者单位

华南理工大学电子与信息工程学院,广州,510640;

华南理工大学电子与信息工程学院,广州,510640;

华南理工大学电子与信息工程学院,广州,510640;

华南理工大学电子与信息工程学院,广州,510640;

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正文语种 chi
中图分类 TP391.41;
关键词
图像语义; 底层特征; BP网络; 位置信息;

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