论文研究 基于小波与BP神经网络的掌纹识别方法 .pdf

基于dsp掌纹识别方法

一种基于粗糙集和神经网络的识别方法

关于BP神经网络人脸识别方法的一篇小文该文利用BP神经网络进行特征的提取和识别，提出了隐层神经元个数的选取原理．讨论了网络初始权值的设置原则等并对BP算法进行了改进，提高了识别的正确率，减少了训练时间

基于语音信号的时变特性，提出了一种新型神经网络语音识别方法——小波混沌神经网络方法，即把小波变换和混沌特性引入到神经元，构成小波混沌神经网络，将这种神经网络用于语音识别，并与常用的BP神经网络识别方法

基于分组BP神经网络的车型识别方法，康艳萍，，将BP神经网络应用于汽车车型的自动识别。在简述车型图像预处理和特征抽取的基础上。重点讨论学习算法的选取问题，提出一种新的分�

研究论文-基于脉冲耦合神经网络的指纹识别方法

基于BP神经网络手写数字识别的研究，曾希君，于博，手写数字识别技术是当今社会研究的热点问题，介于手写数字识别近几年来广泛应用社会的各个领域，越来越多的学者对手写数字识别进

利用小波变换具有揭示信号时频两域细节和局部特征的能力，提出了将脉象信号的小波包分析和BP神经网络相结合以达到识别中医脉象的新方法。首先对脉象信号作三层小波包分解，利用小波包分解系数重构信号。然后计算第

沥青路面图像噪声污染多,随机性较强。针对传统路面图像在进行滤波、边缘检测等裂缝识别过程中,不能较好地识别裂缝信息且存在大量类似于裂缝的噪声污染问题,利用BP神经网络的学习性和容错性提出一种基于神经网络

有兴趣研究神经网络的朋友下来看看，资源中的一些知识个人认为不错

颜色是物体表面的基本特征, 外部世界提供了丰富的颜色信息,因此通过颜色对目标进行识别[1-2]是一种常用的方法。然而,同一颜色在变化环境下所接收到的光照并不完全一样,不同于人眼识别的灵敏性。机器人视觉

为提高掌纹图像识别率,首先利用手掌的几何轮廓对所采集到的掌纹图像进行预处理,进行分割得到感兴趣的区域。再利用小波变换对掌纹图像分别进行多层分解,进而提取小波特征。最后利用BP神经网络进行分类。通过仿真

为提高遥感影像棉花识别的精度,提出一种基于反向传播(back propagation,BP)神经网络算法的棉花识别方 法。利用单时相GF-1号和Ladsat8遥感数据,结合归一化植被指数 (NDVI)

在对虹膜特征提取时,绝大多数方法是直接对虹膜归一化后的增强图像进行某种变换,为降低虹膜特征维度,同时保证识别效率,提出了对归一化虹膜径向折叠分块、环向周期分块再进行haar小波变换的方法,降低了虹膜区

基于BP神经网络的行人和自行车交通识别方法