基于BP神经网络的数字图像分类系统研究

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1、分类号学号M200971643学校代码10487密级硕士学位论文基于BP神经网络的数字图像分类系统研究学位申请人:杨建伟学科专业:通信与信息系统指导教师:张江山教授答辩日期:2012年1月6日AThesisSubmittedinPartialFulfillmentoftheRequirementsfortheDegreeofMasterofEngineeringDigitalImageClassificationSystemBasedOnBPNeuralNetworkCandidate:YangJianweiMajor:Communicati

2、onandInformationSystemSupervisor:Prof.ZhangJiangshanHuazhongUniversityofScience&TechnologyWuhan430074,P.R.ChinaJanuary,2012独创性声明本人声明所呈交的学位论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知,除文中已经标明引用的内容外,本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的研究成果。对本文的研究做出贡献的个人和集体,均已在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律结果由本人承担。学位论文作者签名:

3、日期:年月日学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定,即:学校有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版,允许论文被查阅和借阅。本人授权华中科技大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索,可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。保密□,在年解密后适用本授权书。本论文属于不保密□。(请在以上方框内打―√‖)学位论文作者签名:指导教师签名:日期:年月日日期:年月华中科技大学硕士学位论文摘要随着计算机技术和人工智能等科学的发展,计算机在越来越多的领域取代人来进行工作,并

4、由此衍生出很多热点学科,计算机视觉就是其中之一。计算机视觉是利用机器来模拟人的视觉系统,通过成像系统来捕获图像,然后通过计算机处理、分析图像,获得图像中包含的模式信息,然后做出相应判断的学科。计算机视觉可以用于生产、医疗诊断、监控等多个领域,并可大大减少人的劳动。计算机视觉是一门很综合的学科,其中涉及到图像处理、模式识别等多方面的知识。通过运用图像处理知识,可以对图像进行滤噪、分割等操作,进而修补图像的缺陷和简化图像复杂度。利用模式识别知识,可以使计算机模拟人的思考过程,智能的对图像进行分析、理解,提取其中的特征量,进而对所得的特征量进行综合

5、、比较,最后帮人做出正确的判断。在这个过程中,模式识别是重点,也是其中的难点。因为事物千差万别,各自包含的特征分布也各不相同。只有认真地对待分类图像进行分析后,才能正确地提取不同图像中的特征量,然后再利用这些特征量对计算机进行训练、学习,才能在之后的工作过程中正确、高效地对图像判断、分类。模式识别的过程一般包括信息提取、预处理、特征提取选择和分类几个步骤。本文中分类部分采取了BP神经网络的方法,它是一种有导师的智能神经网络识别法,通过有限的案例学习就可以使神经系统保持―记忆‖,并利用这种记忆去分类。特征的选取分类有多种方法,比如欧氏距离、概率

6、距离等多种方法,本文的后面章节将以手势分类和干细胞分类为例,展示了对不同模式进行分析后,综合利用上述方法,合理地选择不同的特征对图像进行区分,分类结果表明实验取得了较好的分类效果。关键字:数字图像识别,BP神经网络,模式识别I华中科技大学硕士学位论文AbstractWiththedevelopmentofcomputerscienceandartificialintelligenceandsoon,computershavetakenonhumanbeings’workinmoreandmorefields,andledtomanyhotsp

7、otsciencesubjects,includingcomputervision.Computervisionusesmachinestosimulatehumanbeing’svisualsystem,capturingimageswithcameras,byprocessingandanalyzingtheimages,machinescangetthepatterninformationthatimageshold,inthisway,theycanmaketheirowndecisions.Computervisioncanbeap

8、pliedtoindustrialproducing,medicaldiagnosisandsupervisorycontrolandmanyotherfields

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1、分类号学号M200971643学校代码10487密级硕士学位论文基于BP神经网络的数字图像分类系统研究学位申请人:杨建伟学科专业:通信与信息系统指导教师:张江山教授答辩日期:2012年1月6日AThesisSubmittedinPartialFulfillmentoftheRequirementsfortheDegreeofMasterofEngineeringDigitalImageClassificationSystemBasedOnBPNeuralNetworkCandidate:YangJianweiMajor:Communicati

2、onandInformationSystemSupervisor:Prof.ZhangJiangshanHuazhongUniversityofScience&TechnologyWuhan430074,P.R.ChinaJanuary,2012独创性声明本人声明所呈交的学位论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知,除文中已经标明引用的内容外,本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的研究成果。对本文的研究做出贡献的个人和集体,均已在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律结果由本人承担。学位论文作者签名:

3、日期:年月日学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定,即:学校有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版,允许论文被查阅和借阅。本人授权华中科技大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索,可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。保密□,在年解密后适用本授权书。本论文属于不保密□。(请在以上方框内打―√‖)学位论文作者签名:指导教师签名:日期:年月日日期:年月华中科技大学硕士学位论文摘要随着计算机技术和人工智能等科学的发展,计算机在越来越多的领域取代人来进行工作,并

4、由此衍生出很多热点学科,计算机视觉就是其中之一。计算机视觉是利用机器来模拟人的视觉系统,通过成像系统来捕获图像,然后通过计算机处理、分析图像,获得图像中包含的模式信息,然后做出相应判断的学科。计算机视觉可以用于生产、医疗诊断、监控等多个领域,并可大大减少人的劳动。计算机视觉是一门很综合的学科,其中涉及到图像处理、模式识别等多方面的知识。通过运用图像处理知识,可以对图像进行滤噪、分割等操作,进而修补图像的缺陷和简化图像复杂度。利用模式识别知识,可以使计算机模拟人的思考过程,智能的对图像进行分析、理解,提取其中的特征量,进而对所得的特征量进行综合

5、、比较,最后帮人做出正确的判断。在这个过程中,模式识别是重点,也是其中的难点。因为事物千差万别,各自包含的特征分布也各不相同。只有认真地对待分类图像进行分析后,才能正确地提取不同图像中的特征量,然后再利用这些特征量对计算机进行训练、学习,才能在之后的工作过程中正确、高效地对图像判断、分类。模式识别的过程一般包括信息提取、预处理、特征提取选择和分类几个步骤。本文中分类部分采取了BP神经网络的方法,它是一种有导师的智能神经网络识别法,通过有限的案例学习就可以使神经系统保持―记忆‖,并利用这种记忆去分类。特征的选取分类有多种方法,比如欧氏距离、概率

6、距离等多种方法,本文的后面章节将以手势分类和干细胞分类为例,展示了对不同模式进行分析后,综合利用上述方法,合理地选择不同的特征对图像进行区分,分类结果表明实验取得了较好的分类效果。关键字:数字图像识别,BP神经网络,模式识别I华中科技大学硕士学位论文AbstractWiththedevelopmentofcomputerscienceandartificialintelligenceandsoon,computershavetakenonhumanbeings’workinmoreandmorefields,andledtomanyhotsp

7、otsciencesubjects,includingcomputervision.Computervisionusesmachinestosimulatehumanbeing’svisualsystem,capturingimageswithcameras,byprocessingandanalyzingtheimages,machinescangetthepatterninformationthatimageshold,inthisway,theycanmaketheirowndecisions.Computervisioncanbeap

8、pliedtoindustrialproducing,medicaldiagnosisandsupervisorycontrolandmanyotherfields

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