提出了一種基于函數(shù)聯(lián)接的感知器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的紋理分類(lèi)方法.它采用高斯2馬爾柯夫隨機(jī)場(chǎng)模型(GM RF)對(duì)紋理進(jìn)行描述,模型參數(shù)即為紋理特征,參數(shù)估計(jì)采用最小平方誤差方法獲得.將估計(jì)參數(shù)作為表達(dá)紋理的特征向量,用感知器網(wǎng)絡(luò)對(duì)特征進(jìn)行分類(lèi),并且采用函數(shù)聯(lián)接的方式解決線(xiàn)性不可分問(wèn)題.對(duì)紋理圖象進(jìn)行的實(shí)驗(yàn)表明,采用這種方法能夠提高學(xué)習(xí)速度,簡(jiǎn)化計(jì)算過(guò)程,并取得較好的紋理分類(lèi)效果.
標(biāo)簽：
GM
RF
函數(shù)
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
上傳時(shí)間：
2014-01-13
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