文件名称：基于双概率神经网络的纹理图像识别 (2008年)
文件大小：385KB
文件格式：PDF
更新时间：2024-06-19 05:29:59
工程技术 论文
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剐较文献1有更快的识别速度。