基于改进概率神经网络的交通标志图像识别方法

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摘要：神经网络具有较强的容错性和自适应学习能力，在交通标志图像识别中获得广泛的应用，但目前采用的多层感知器、BP神经网络以及径向基神经网络等几种神经网络存在一些不足，故本文提出采用改进概率神经网络进行交通标志图像识别的新方法，整个算法分两步实现：首先对交通标志图像提取它的Tchebichef不变距并作为图像的特征；然后采用改进的概率神经网络进行识别。仿真实验表明，提出的方法比以前的方法有更好的识别效果。

原文链接:http://www.cqvip.com//QK/93285X/200604/21996907.html

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关键词：交通标志 神经网络 识别方法 神经网 BP神经网络 交通标志 识别算法 概率神经网络 不变距 差异演化