基于神经网络RGB-D图像分割

该论文公开了目标检测与图像识别领域的最新研究成果，重点探讨了现代神经网络在图像中对象分割任务中的应用。通过综述相关文献和实验结果，详细介绍了各种先进的神经网络算法，并分析了它们在对象分割中的优势与不足

 摘要: 利用多层感知器神经网络和自组织映射神经网络对球墨铸铁、可锻铸铁和灰铸铁的金相图像进行了分割提取。通过对比以上两种方法分割后的图像质量和定量分析样本图像中的石墨结构、珍珠岩/

神经网络变量筛选—基于BP的神经网络变量筛选matlab代码程序

基于Matlab软件实现手写数字的识别，首先进行图片预处理，得到一维矩阵作为样本输入，设定目标矩阵，运用Matlab神经网络进行识别。

Matlab基于BPPID神经网络控制-基于BPPID神经网络控制.rar基于BPPID神经网络控制，不错的！！！

用于图像认证的基于神经网络的水印技术

介绍基于粗糙模糊神经网络的焊接图像缺陷识别的方法、结果分析

神经网络是近年来受到国内外广泛关注的高新技术，不同科学的科技人员对其进行了深入的研究，并取得了许多有价值的研究成果，利用BP网络实现图像质量评价，选取图像的几个特征向量作为BP网络的输入。一般BP的输

本文介绍了目前常用的几种基于神经网络的图像识别方法，根据图像识别的特点，提出了利用BP网络、径向基函数两种神经网络图像识别模型，分别给出了两种模型的学习算法和具体应用技术。

基于BP神经网络的高斯模糊图像复原方法，结合BP神经网络的良好非线性逼近功能，复原高斯模糊图像，较传统复原方法更优